摘要
本申请涉及信息安全技术领域,本申请提供一种基于增量学习的动态僵尸网络检测系统,包括流量处理模块、模型训练模块、经验缓存模块和经验重放模块;流量处理模块用于生成流量的节点和边的特征;模型训练模块用于训练基于注意力节点采样的图神经网络模型;经验缓存模块用于图神经网络模型训练完成后,根据注意力采样结果提取节点的关键子图,聚合后保存至经验缓存区,并进行维护和更新;经验重放模块用于选择关键子图在新批次数据中重放,重新聚合新批次数据特征,进行图神经网络模型微调。本申请通过从僵尸网络提取关键控制拓扑,并在模型重新训练过程中重放之前批次中的关键控制拓扑,使模型随动态数据进化,具有抗灾难性遗忘能力。
技术关键词
僵尸网络检测系统
神经网络模型训练
模型训练模块
注意力
参数更新模块
采样模块
节点特征
动态
网络流特征
线性变换矩阵
损失函数优化
信息安全技术
数据
网络节点
邻居
系统为您推荐了相关专利信息
编码器
重构误差
计算机存储介质
标签编码方法
数据检测技术
异常检测方法
数据归一化方法
解码网络
多层卷积网络
残差矩阵
锂电池容量预测方法
数据驱动方法
数字信号处理算法
信号分解技术
曲线分析方法