在數(shù)字化和網(wǎng)絡化迅猛發(fā)展的時代，網(wǎng)絡安全問題日益突出，傳統(tǒng)惡意流量檢測方法已難應對復雜攻擊。本文提出了一種基于知識遷移的惡意流量檢測方法，以提高檢測的準確性和適應性。知識遷移利用已學知識處理新任務，提高了學習效率和性能。為了更好地實現(xiàn)對惡意流量的檢測，本文通過對比決策樹、隨機森林、支持向量機和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）對NSL-KDD數(shù)據(jù)集的測試結果，發(fā)現(xiàn)CNN模型在準確率和F1值上顯著優(yōu)于其他模型。本文進一步結合知識遷移的思想，將ImageNet數(shù)據(jù)集上預訓練好的模型VGG16和ResNet50，利用其已經(jīng)學習好的特征檢測能力，凍結預訓練模型的權重，并在此基礎上添加自定義的全連接層和輸出層以適應對新的數(shù)據(jù)集CICIDS2017的處理。實驗表明知識遷移后的模型在新數(shù)據(jù)集上對惡意流量檢測的準確率超過99%，且訓練時間和數(shù)據(jù)需求顯著減少，證明了知識遷移在惡意流量檢測中的有效性。
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北京市公安局海淀分局備案號：11010802023656號
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