【摘 要】
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随着互联网技术的飞速发展,网络在带给我们各种便利的同时,也为攻击者提供了更为迅捷的攻击渠道。防火墙作为抵抗网络攻击的第一道防线,为网络安全提供了有力的保障。得益于流量自动分类与识别技术的进步,智能状态包检测防火墙渐渐凸显锋芒。传统流量分类技术依赖于专家们对流量数据进行的特征工程,根据文档设计特征字段,非常繁琐且存有瑕疵;可通过表征学习技术,自动从流量中提取特征并进行分类,从而降低人工成本。本文针对
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随着互联网技术的飞速发展,网络在带给我们各种便利的同时,也为攻击者提供了更为迅捷的攻击渠道。防火墙作为抵抗网络攻击的第一道防线,为网络安全提供了有力的保障。得益于流量自动分类与识别技术的进步,智能状态包检测防火墙渐渐凸显锋芒。传统流量分类技术依赖于专家们对流量数据进行的特征工程,根据文档设计特征字段,非常繁琐且存有瑕疵;可通过表征学习技术,自动从流量中提取特征并进行分类,从而降低人工成本。本文针对基于表征学习的流量分类技术进行深入研究,具体内容如下:提出了一种自动网络架构搜索模型,通过自动机器学习来解决卷积分类网络架构设计与参数调优问题,并针对性的设计了相应的奖励函数。为了验证模型性能,本文拓展了USTC-TF2016数据集,增加了额外的15种恶意流量数据。在拓展数据集上的测试结果表明,模型能够在不同的数据集上,针对不同的流量数据组合,生成相应的卷积神经网络架构,并获得比传统的神经网络更好的性能。基于上述网络架构模型,将流量分类系统与内核防火墙框架结合,设计并实现了基于表征识别的状态包深度检测防火墙原型系统,并模拟真实攻击环境进行了对比实验。实验结果表明该防火墙能够实现特定的防御功能,可有效识别并拦截攻击流量。
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