發(fā)布時(shí)間：2021-04-02 06:13

　　針對(duì)移動(dòng)惡意軟件數(shù)量和種類的急劇增加給移動(dòng)用戶的信息安全帶來的巨大挑戰(zhàn),提出了一種基于值導(dǎo)數(shù)GRU的移動(dòng)惡意軟件流量檢測(cè)方法,旨在解決基于RNN的移動(dòng)惡意軟件流量檢測(cè)方法難以捕獲網(wǎng)絡(luò)異常流量的動(dòng)態(tài)變化和關(guān)鍵信息的問題。值導(dǎo)數(shù)GRU算法通過引入"累計(jì)狀態(tài)變化"的概念,可以同時(shí)描述移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)惡意流量的低階和高階動(dòng)態(tài)變化信息。此外,通過增設(shè)池化層使算法可以捕獲移動(dòng)惡意流量的關(guān)鍵信息。最后,通過仿真實(shí)驗(yàn)分析累計(jì)狀態(tài)變化、隱藏層和池化層對(duì)于值導(dǎo)數(shù)GRU算法性能的影響。實(shí)驗(yàn)表明,基于值導(dǎo)數(shù)GRU的移動(dòng)惡意軟件流量檢測(cè)方法擁有較高的檢測(cè)準(zhǔn)確率。 

【文章來源】：通信學(xué)報(bào). 2020,41(01)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：12 頁

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3114752