一种基于两阶段字符级LSTM的僵尸网络监测方法

	一种基于两阶段字符级LSTM的僵尸网络监测方法
	蒋振超; 邓永; 姜青山; 古亮
刊名	信息网络安全
	2017
文献子类	期刊论文
英文摘要	僵尸网络具有感染速度快、危害性强的特点，已对政府机构、企业单位和普通网民构成了严重威胁。传统的网络流量检测手段大都采用聚类算法，无法有效利用威胁情报和先验知识。文章提出了一种基于深度学习的两阶段字符级LSTM方法，从网络流量行为中检测僵尸网络的C&C通信并识别出其所属的僵尸网络家族，在25个僵尸网络家族的检测中达到了0.903的F值。
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语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.siat.ac.cn:8080/handle/172644/12570]
专题	深圳先进技术研究院_数字所
作者单位	信息网络安全
推荐引用方式 GB/T 7714	蒋振超,邓永,姜青山,等. 一种基于两阶段字符级LSTM的僵尸网络监测方法[J]. 信息网络安全,2017.
APA	蒋振超,邓永,姜青山,&古亮.(2017).一种基于两阶段字符级LSTM的僵尸网络监测方法.信息网络安全.
MLA	蒋振超,et al."一种基于两阶段字符级LSTM的僵尸网络监测方法".信息网络安全 (2017).