不平衡数据环境下基于GRU-CNN模型的网络安全检测  

作　　者：熊天运 韦富 XIONG Tianyun;WEI Fu

机构地区：[1]广西理工职业技术学院,广西崇左532200

出　　处：《信息技术与信息化》2025年第2期75-78,共4页Information Technology and Informatization

摘　　要：为解决现有方法在处理不平衡数据时性能欠佳、网络安全检测延迟较长以及误检率较高等问题,文章提出一种在不平衡数据环境下,基于GRU-CNN模型的网络安全检测方法。应用混合采样算法处理网络运行不平衡数据,采用并行结构改进GRU-CNN模型,通过GRU捕捉网络运行数据中的时序特征,利用CNN提取网络运行数据中的空间特征,融合处理时序特征与空间特征,计算其与已有网络异常特征集合之间相关系数,与制定阈值进行比较,从而实现网络安全的有效检测。实验结果显示,该方法应用后不同类别编号数据集合中的数据量极为相近,网络安全检测延迟最小值为3 min,网络安全误检率最小值为3.2%。

关 键 词：网络安全检测 改进GRU-CNN模型 数据特征提取与融合 不平衡数据环境 损失函数 

分 类 号：TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP183[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]