基于殘差網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合模型的應(yīng)用層協(xié)議識別方法

摘要： 針對現(xiàn)有協(xié)議識別方法無法有效提取協(xié)議數(shù)據(jù)的時間和空間特征導(dǎo)致協(xié)議識別準(zhǔn)確率不高的問題，提出了一種基于一維殘差網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用層協(xié)議識別方法。所構(gòu)造的協(xié)議識別模型由一維預(yù)激活殘差網(wǎng)絡(luò)(PreResNet)和雙向門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BiGRU)組成，利用一維PreResNet提取協(xié)議數(shù)據(jù)的空間特征，利用BiGRU提取協(xié)議數(shù)據(jù)的時間特征，在此基礎(chǔ)上通過注意力機(jī)制提取與協(xié)議識別有... （共9頁）