基于深度学习的计算机通信网络APT攻击检测方法
李海芳
路晓亚
商丘工学院信息与电子工程学院 河南商丘 476000
摘要：APT攻击通过复杂手段干扰网络行为归约,不同安全检测设备会产生告警链.由于APT攻击具有隐蔽性,告警链中的信息难以被整合,导致在网络拓扑结构发生变化或者流量模式出现调整时,会产生大量误报现象,检测的精准率也会显著降低.为此,提出一种基于深度学习的计算机通信网络APT攻击检测方法.通过收集多种APT攻击类型的数据构建目标集,在此基础上,设计一种融合卷积神经网络与循环神经网络的深度学习模型,提取APT攻击的特征,利用softmax分类器依据提取的特征,对定位到的异常流量情况进行精准判定,实现对APT攻击的精准检测与分类识别.对比实验结果表明,该方法应用后,AUC值达到了 0.913,证明其在识别网络APT攻击方面具有较高的准确性和鲁棒性,应用效果较好.
关键词：计算机通信网络APT攻击深度学习模型麻雀搜索算法softmax分类器
资助基金：河南省科技攻关项目(242102210111)
论文发表日期：2025-02-27
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 3-6 )