基于用戶行為的網絡入侵檢測與信息可視化
2024-05-02 06:10:28汪潔萬丹袁德玲
電腦知識與技術 2024年5期
汪潔 萬丹 袁德玲
摘要：網絡入侵檢測一直是網絡安全領域的研究熱點。現有基于簽名或統計的方法，對未知威脅識別能力有限。用戶行為驅動的檢測技術提供了新思路，但解釋性不強。因此，開發集成高效檢測與可解釋性分析的網絡入侵監測系統是當前一個關鍵方向。研究目標為利用深度學習與可視化手段，設計一個端到端的用戶行為感知入侵檢測系統。采用LSTM模型實現異常序列發現，輔以交互可視化提高安全狀況明確性。公開數據集驗證結果表明，該系統ROC達0.98以上，可有效發現惡意行為。研究充實了行為感知與可視解釋相結合的網絡威脅監測技術體系。文章先回顧相關技術，然后闡述系統設計與實現過程，最后給出實驗證明方法有效性。
關鍵詞：網絡安全；入侵檢測；用戶行為；深度學習；可視化
中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A
文章編號：1009-3044（2024）05-0088-04
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