| 基于Transformer的网络安全态势预测 |
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| 引用本文： | 赵冬梅,李志坚.基于Transformer的网络安全态势预测[J].华中科技大学学报(自然科学版),2022,50(5):46-52. |
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| 作者姓名： | 赵冬梅 李志坚 |
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| 作者单位： | 河北师范大学计算机与网络空间安全学院,河北 石家庄050024;河北师范大学河北省网络与信息安全重点实验室,河北 石家庄050024;河北师范大学河北省供应链大数据分析与数据安全工程研究中心,河北 石家庄050024,河北师范大学计算机与网络空间安全学院,河北 石家庄050024;河北师范大学河北省网络与信息安全重点实验室,河北 石家庄050024 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61672206)；;河北省省级科技计划资助项目(20310701D)； |
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| 摘 要： | 针对当下网络安全态势预测准确率低的问题，将Transformer用于网络安全态势预测．首先，引入门控循环单元(GRU)来降低样本特征的维度，维度的下降有利于减少训练Transformer的代价和缓解Transformer过拟合问题；然后，将降维后的特征输入Transformer层，通过编码器提取具有时序关系的特征；最后，使用全局平均池化处理提取的特征，以减少全连接层的参数量，减缓过拟合问题．在两个网络安全数据集上的实验表明：该方法可以降低训练时间，并且在准确率、精确率和F1值三个指标上的综合表现优于其他方法．
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| 关 键 词： | 网络安全 态势预测 Transformer 门控循环单元(GRU) 降维 |
Network security situation prediction based on Transformer |
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| ZHAO Dongmei,LI Zhijian.Network security situation prediction based on Transformer[J].JOURNAL OF HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY.NATURE SCIENCE,2022,50(5):46-52. |
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| Authors: | ZHAO Dongmei LI Zhijian |
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