【摘 要】
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针对网络入侵检测系统(NIDS)能够检测当前系统中存在的网络安全事件,但由于自身的高误报率和识别安全事件产生的时延,无法提前对网络安全事件进行准确率较高的预警功能,严重
【机 构】
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武汉大学国家网络安全学院空天信息安全与可信计算教育部重点实验室
【基金项目】
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武汉市应用基础前沿项目（No.2018010401011295）;国家自然科学基金联合基金项目（No.U1936122）;中央高校基本科研业务费专项资金项目（No.2042017kf024）;中国工程院项目（No.212000005）;国家电网公司总部科技项目（能源互联网移动和互联安全关键技术研究）
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针对网络入侵检测系统(NIDS)能够检测当前系统中存在的网络安全事件,但由于自身的高误报率和识别安全事件产生的时延,无法提前对网络安全事件进行准确率较高的预警功能,严重制约了NIDS的实际应用和未来发展的问题,提出了基于深度学习的网络流量异常预测方法。该方法提出了一种结合深度学习算法中长短期记忆网络和卷积神经网络的预测模型,能够训练得到网络流量数据的时空特征,实现预测下一时段网络流量特征变化和网络安全事件分类识别,为NIDS实现网络安全事件的预警功能提供了方法分析。实验通过使用设计好的神经网络框架对入侵检
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