[发明专利]一种基于CNN-LSTM融合的僵尸网络检测方法有效
| 申请号： | 202110169984.6 | 申请日： | 2021-02-08 |
| 公开（公告）号： | CN112995150B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 卢法权;陈丹伟 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06N3/049;G06F18/25;G06N3/084;G06N3/047;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 彭雄 |
| 地址： | 210000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CNN‑LSTM融合的僵尸网络检测方法，获取网络数据集，对数据集进行预处理操作；构建检测模型，检测模型包括卷积神经网络模型CNN、长短时记忆网络模型LSTM、特征融合模块、全连接层，卷积神经网络模型CNN用于空间特征提取，长短时记忆网络模型LSTM用于时序特征提取，将提取得到的空间特征和时序特征在特征融合模块中进行特征融合，得到融合特征，融合特征经过全连接层输出检测结果；对检测模型进行训练，得到训练好的检测模型。本发明简化了人工提取特征等操作，不需要极强的先验知识，对僵尸网络检测具有良好的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cnn lstm 融合 僵尸 网络 检测 方法 | ||
【主权项】：
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