基于全局特征學(xué)習(xí)的挖礦流量檢測(cè)方法

摘要： 挖礦流量檢測(cè)屬于變長(zhǎng)數(shù)據(jù)分類任務(wù)，現(xiàn)有的檢測(cè)方案如關(guān)鍵字匹配、N-gram特征簽名等基于局部特征的分類方法未能充分利用流量的全局特征。使用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)挖礦流量進(jìn)行建模，可以提取挖礦流量的全局特征，提高挖礦流量檢測(cè)的準(zhǔn)確率。文章提出的流量分類模型，使用Transformer編碼器提取流量全局特征，然后使用序列總結(jié)器處理編碼結(jié)果，獲得用于分類的定長(zhǎng)表示。由于挖礦樣本在數(shù)據(jù)集中占比... （共9頁(yè)）