基于场景模型与深度学习的云计算攻击检测  

作　　者：肖耀涛 

机构地区：[1]广东邮电职业技术学院,广东510630

出　　处：《网络安全技术与应用》2022年第4期32-35,共4页Network Security Technology & Application

摘　　要：为了实时精准检测各类云计算攻击,保障云计算平台运行的安全性,本文提出了基于场景模型与深度学习的云计算攻击检测方法。构建包含云计算攻击报警信息的云计算攻击场景模型,结合卷积神经网络与改进递归神经网络创建包含输入层、卷积层、递归层、全连接层及输出层的深度学习网络模型,对云计算攻击场景模型内数据实施分组、特征提取、格式转换及维度重构,获得三维矩阵输入深度学习网络模型内实施攻击检测。结果表明,该方法内深度学习网络在步幅为6、窗口尺寸为600时性能最佳;可实现不同类别攻击的检测,所检测出的各类攻击数据量与实际数量较为接近,检测结果精准可靠;能够实现对实际云计算攻击的实时检测,检测结果与实际情况相吻合,为云计算平台的安全运行提供保障。

关 键 词：场景模型 深度学习 云计算攻击 报警信息 卷积神经网络 递归神经网络 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP393.08[自动化与计算机技术—控制科学与工程]