基于DAPA的卷积神经网络Web异常流量检测方法
Information Techology and Network Security（2020）
摘要
针对Web攻击流量检测问题,提出一种基于动态自适应池化算法(Dynamic Adaptive Pooling Algorithm,DAPA)的卷积神经网络模型.首先将数据集中每一条请求流量进行剪裁、对齐、补足等操作,生成一系列50 ×150 的矩阵数据 A作为输入,然后搭建基于动态自适应的卷积神经网络模型去进行异常流量检测,使之可以根据特征图的不同,动态地调整池化过程,在网络结构中添加Dropout层来解决流量特征提取过程中的过拟合问题.实验表明,该方法比未使用动态自适应池化的方式精确度提升了1.2％,损失值降低了2.6％,过拟合问题也得到了解决.
更多AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树，研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要