基于多样化时间关联的流量对抗攻击方法OA
A Traffic Adversarial Attack Method Based on Diversified Time Correlation
传统基于长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络的流量对抗样本生成方法需在知晓整条流量信息的基础上生成,无法应用于实网端到端环境.针对该问题,提出了基于多样化时间关联的流量对抗攻击(Diversified Time Correlation Attack,DTCA)方法.首先,该方法在攻击发动前使用因子主成分分析,对恶意流量进行时间簇特征提取.其次,利用多输入LSTM模型,对网络中流经的正常流量进行时间关联性学习,再…查看全部>>
Traditional traffic adversarial example generation methods based on long short-term memory(LSTM)require knowledge of the entire traffic flow for generation,making them unsuitable for real-world end-to-end environments.To address this issue,a diversified time correlation attack(DTCA)method is proposed in this paper.First,the method employs factor principal component analysis to ex-tract time cluster features of malicious traffic before launching an attack.The…查看全部>>
何元康;马海龙;胡涛;江逸茗
信息工程大学,河南 郑州 450001信息工程大学,河南 郑州 450001||网络空间安全教育部重点实验室,河南 郑州 450001信息工程大学,河南 郑州 450001信息工程大学,河南 郑州 450001||网络空间安全教育部重点实验室,河南 郑州 450001
计算机与自动化
入侵检测对抗样本攻击流量重塑主成分分析
intrusion detectionadversarial exampletraffic reshapefactor principal component analysis
《信息工程大学学报》 2024 (3)
298-306,9
雄安新区科技创新专项(2022XAGG0111)
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