基於深度學習的網絡異常流量預測方法

目的：實現預測下一時段網絡流量特徵變化和網絡安全事件分類識別，爲NIDS實現網絡安全事件的預警功能提供了方法分析。 方法：由三個主要階段組成的神經網絡模型：在第一階段，對NIDS中網絡流量數據進行時間序列預處理和長期短期記憶（LSTM）網絡學習時間特徵。在第二階段，卷積神經網絡（CNN）學習網絡流量的空間特徵。在第三階段，基於前面步驟得到訓練後的LSTM模型用以預測後續時間戳中的網絡流量時間序列，

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