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LSTM在高级持续性威胁防御中的效能与挑战分析

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邢勇，张真真

（1.河南师范大学信息化建设与管理办公室高性能计算中心，河南新乡453002；

2.河南师范大学信息化建设与管理办公室教育技术研究部，河南新乡453002）

摘要：研究利用长短期记忆网络（LSTM）分析网络流量和用户行为数据，识别高级持续性威胁

（APT）活动。实验显示，LSTM在APT检测方面优于传统方法，具备更高准确率和响应速度。讨论

APT防御中数据不足、模型复杂性和“黑盒”问题，并提出解决策略，表明LSTM能显著提升APT防

御效能，为网络安全技术发展提供新视角和重要启示。

关键词：高级持续性威胁；长短期记忆网络；网络安全

1相关工作和理论基础选用CICIDS2017数据集用于模型的训练与测试，该数

在数字化时代，网络安全已成为全球核心热点，涵据集包含多种网络攻击类型和正常网络流量样本，具

盖个人数据保护和国家安全。APT是一种复杂且持久的有高度现实模拟性。数据集通过配置完整网络拓扑捕

攻击形式，通常由组织化犯罪团伙或国家支持，目标是获网络流量，并使用CICFlowMeter工具提取超过80个

长期潜伏于系统中。传统网络安全防御机制，例如，基网络流特征，包括时间戳、源和目的IP、端口、协

于规则的入侵检测系统（IDS）和签名匹配技术，因其议等。

[1]结合CICIDS2017数据集的复杂性和多样性，LSTM

高效且低资源需求，能够实时检测已知攻击。然而，

由于APT攻击隐蔽性强、手段多样，所以这些方法对未模型通过其独特的记忆门控机制，有效处理长时间依赖

知或变种APT攻击的检测能力有限，且误报率高，增加的数据。模型架构包括输入层、隐藏层和输出层。输

了安全管理的复杂性。入层接收预处理后的网络流量特征，多层堆叠的LSTM

过去十年，人工智能特别是深度学习技术在图像识单元作为隐藏层，每层包含64个神经元，能够捕捉数

别、语音识别和自然语言处理等方面快速发展，展示了据中的时间依赖关系。输出层使用softmax激活函数进

强大的策略处理和模式识别能力。这些进步促进了深度行多分类任务，将隐藏层的输出映射到目标空间，生

学习在网络安全领域的应用，深度学习技术通过分析大成各类攻击和正常行为的概率分布。模型具体设计

量网络行为数据，显著提升了对APT攻击的识别和响应如下。

[2]2.1.1输入层

能力。例如，卷积神经网络（CNN）在特征提取方面表

现出色，递归神经网络擅长处理时间序列数据，而LSTM输入层的设计直接影响模型的性能。对于APT检

通过独特的门控机制，特别适合处理长时间依赖的数据，测，输入数据通常是从网络流量、系统日志或用户行为

能够捕捉APT攻击的关键行为。尽管模型内部结构复杂，中提取的特征。这些特征包括数据包大小、传输频率、

训练和调优过程需要大量资源，但其在处理长时间依赖协议类型等。为了处理这些多维特征，首先对数据进行

和复杂行为模式方面表现卓越，能够在动态变化的网络标准化处理，使其均值为0，标准差为1，以提高模型

环境中保持高效的攻击检测能力，并通过持续学习新数的训练效率和收敛速度。模型在每个时间步所处理的多

[3]维输入数据，如公式（1）所示：

据不断提升防御能力，成为应对APT攻击的理想选择。

基于上述背景，旨在探讨基于LSTM技术的