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基于混合雙向LSTM的中間人攻擊檢測方法

計算機工程與設計頁數： 8 2024-12-16

摘要：針對局域網中基于ARP協議的中間人攻擊檢測準確率低、誤報率高、泛化性差的問題，提出一種結合極端隨機樹分類器(ETC)和改進注意力機制(IAM)的雙向長短時記憶網絡(BiLSTM)的組合模型。利用ETC提取數據特征，通過改進的注意力機制模塊處理中間人攻擊流量時間序列信息，將組合特征輸入BiLSTM實現對中間人攻擊的檢測。實驗結果表明，在Kitsune數據集中，該模型的中間人攻擊檢... （共8頁）

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