基于深度学习的恶意流量
时间: 2023-09-27 18:08:15 浏览: 59
基于深度学习的恶意流量识别是通过使用AI模型对网络流量进行分析和检测,以识别恶意流量和攻击。根据引用中的测试结果,使用AI模型可以达到准确率和召回率都超过95%的效果。具体来说,通过对网络流量进行深度学习模型的训练和预测,可以检测出各种恶意流量,如XSS攻击、跨站脚本攻击和其他恶意代码注入等。这种方法可以帮助提升安全运营的能力,并降低漏报率,从而更好地保护网络的安全。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于深度学习的恶意流量分类复现-part1](https://blog.csdn.net/qq_43226213/article/details/121756649)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [深度学习之Keras检测恶意流量](https://blog.csdn.net/weixin_43857242/article/details/104039633)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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