基于對(duì)比學(xué)習(xí)的細(xì)粒度未知惡意流量分類方法

摘要： 為了應(yīng)對(duì)層出不窮的未知網(wǎng)絡(luò)威脅和日益先進(jìn)的逃逸攻擊，針對(duì)惡意流量分類問題，提出了一種基于對(duì)比學(xué)習(xí)的細(xì)粒度未知惡意網(wǎng)絡(luò)流量分類方法。所提方法基于變分自編碼器，分為已知和未知流量分類2個(gè)階段，分別基于交叉熵和重構(gòu)誤差對(duì)已知和未知惡意流量分類。與常規(guī)方法不同，該方法在各訓(xùn)練階段中加入了對(duì)比學(xué)習(xí)方法，提高對(duì)小樣本和未知類惡意流量的分類性能。同時(shí)，融合了再訓(xùn)練和重采樣等方法，進(jìn)一步提高對(duì)...