基于双向GRU和CNN的恶意网络流量检测方法
来源：计算机应用与软件杂志2024年第12期北京时间：
作者：戚子健, 柳毅
摘要：为了解决当前恶意网络流量检测技术存在准确率不足和泛化性较差的问题，提出一种基于双向GRU和CNN的恶意网络流量检测方法，使用双向GRU和CNN并行地提取网络流量数据的时间特征和空间特征，并加入自注意力机制，用于计算特征的重要性。采用CIC-IDS2017数据集进行实验，结果表明，该检测方法在多分类和二分类的准确率分别达到99.77%和99.82%，均优于其他的检测方法。
关键词：恶意网络流量检测, 门控循环单元, 卷积神经网络, 数据特征, 自注意力机制
