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基于Transformer和胶囊网络的信息传输系统入侵检测方法
文献摘要：
文中研究了信息传输系统安全性预测方法来提升信息系统的安全性防护,并提出一种基于Transformer和胶囊网络的信息传输系统入侵检测方法(Transformer-CapsNet,TCNet).首先,利用Transformer提取电子传输信息系统访问域名字符串的全局编码信息,并借助Encoder提供的注意力模块提高模型的特征抽取能力;然后,利用路由算法改进胶囊网络,缓解父、子胶囊之间的信息传递冗余,同时利用改进的胶囊网络获取域名字符串在深层空间中的局部信息;最后,在多个对信息系统访问的合法域名和多个新变种或新出现的小样本家族恶意域名数据集上进行测试.结果表明,相比当前主流模型,在二分类和多分类检测任务上表现良好.
文献关键词：
电子信息系统入侵检测;Transformer;胶囊网络;域名字符串;路由算法
中图分类号：
作者姓名：
康凯;马伟;王治学;张宏武
作者机构：
宁夏师范学院,宁夏固原 756000;宁夏大学,宁夏银川 750021
文献出处：
引用格式：
[1]康凯;马伟;王治学;张宏武-.基于Transformer和胶囊网络的信息传输系统入侵检测方法)[J].中国电子科学研究院学报,2022(09):862-868
A类：
TCNet,全局编码,电子信息系统入侵检测
B类：
Transformer,信息传输,传输系统,入侵检测方法,中研,系统安全性,安全性预测,CapsNet,电子传输,域名字符串,编码信息,Encoder,注意力模块,特征抽取,路由算法,算法改进,改进胶囊网络,信息传递,层空间,局部信息,法域,新变种,新出现,小样本,本家,恶意域名,名数,流模型,二分类,多分类,分类检测
AB值：
0.333943
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