一种基于增量学习的动态僵尸网络检测系统

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一种基于增量学习的动态僵尸网络检测系统
申请号:CN202410996158
申请日期:2024-07-23
公开号:CN118740494A
公开日期:2024-10-01
类型:发明专利
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
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