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面向少样本场景的网络入侵检测算法研究
目录
面向少样本场景的网络入侵检测算法研究（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2目的和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
少样本场景下的网络入侵检测概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
2.1少样本数据的定义与特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.2少样本场景下常见的网络攻击类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.3少样本场景下的现有检测方法分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
基于深度学习的少样本网络入侵检测技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
3.1深度学习在网络安全中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.2少样本网络入侵检测模型设计原则．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
3.3基于迁移学习的少样本网络入侵检测算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
3.4基于对抗训练的少样本网络入侵检测算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
实验环境搭建与数据集选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
4.1实验平台介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
4.2数据集的选择与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
实验结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
5.1模型性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
5.2各种模型在不同任务上的表现比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
5.3多模型集成策略的研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
结论与未来工作展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
6.1研究的主要结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
6.2对后续工作的建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
面向少样本场景的网络入侵检测算法研究（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．26
内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
1.1研究背景和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
1.2相关工作综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
1.3研究目标和内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
少样本场景下的网络入侵检测挑战分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
2.1少样本数据集的局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
2.2数据稀疏对模型性能的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
2.3实际网络环境中的入侵检测需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
基于深度学习的网络入侵检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
3.1深度学习在网络入侵检测中的应用现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
3.2半监督学习在少样本场景的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
3.3异常检测技术在少样本场景的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
少样本网络入侵检测算法的研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
4.1特征选择与提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
4.2异常检测机制设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
4.3预训练模型在少样本场景的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
4.4多源异构数据融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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