基于深度学习的计算机通信网络 APT 攻击检测方法  

作　　者：李海芳 路晓亚[1] LI Haifang;LU Xiaoya

机构地区：[1]商丘工学院信息与电子工程学院,河南商丘476000

出　　处：《信息技术与信息化》2025年第2期3-6,共4页Information Technology and Informatization

基　　金：河南省科技攻关项目“智慧教育评价系统中基于深度学习的表情识别技术研究”(242102210111)。

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 

分 类 号：TN915.08[电子电信—通信与信息系统] TP18[电子电信—信息与通信工程]