MFA-SGWNN:基于多特征聚合譜圖小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的僵尸網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)
北京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)
頁數(shù)： 10 2024-05-20
摘要： 在僵尸網(wǎng)絡(luò)攻擊中,由于偽裝后的僵尸網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)特征與正常流量數(shù)據(jù)特征過于相似,使得傳統(tǒng)的檢測(cè)方法難以準(zhǔn)確地進(jìn)行區(qū)分。為解決這一問題,提出一種基于多特征聚合譜圖小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法(Multifeature Aggregation Spectral Graph Wavelet Neural Network,MFA-SGWNN),將流量的屬性特征與空間特征相結(jié)合,能有效地捕獲隱藏的感... （共10頁）
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