論文の概要: Malicious Requests Detection with Improved Bidirectional Long Short-term Memory Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.13285v4
• Date: Thu, 12 Nov 2020 02:08:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 20:08:45.406310
• Title: Malicious Requests Detection with Improved Bidirectional Long Short-term Memory Neural Networks
• Title（参考訳）: 双方向長期記憶ニューラルネットワークによる悪意のある要求検出
• Authors: Wenhao Li, Bincheng Zhang, Jiajie Zhang
• Abstract要約: 我々は、時間的シーケンス分類問題として悪意のある要求を検出する問題を定式化する。 我々は,CNN-BiLSTM-CNN(CNN-BiLSTM-CNN)という新しいディープラーニングモデルを提案する。 HTTPデータセットCSIC 2010の実験結果は,提案手法の有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.379440129896548
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting and intercepting malicious requests are one of the most widely used ways against attacks in the network security. Most existing detecting approaches, including matching blacklist characters and machine learning algorithms have all shown to be vulnerable to sophisticated attacks. To address the above issues, a more general and rigorous detection method is required. In this paper, we formulate the problem of detecting malicious requests as a temporal sequence classification problem, and propose a novel deep learning model namely Convolutional Neural Network-Bidirectional Long Short-term Memory-Convolutional Neural Network (CNN-BiLSTM-CNN). By connecting the shadow and deep feature maps of the convolutional layers, the malicious feature extracting ability is improved on more detailed functionality. Experimental results on HTTP dataset CSIC 2010 have demonstrated the effectiveness of the proposed method when compared with the state-of-the-arts.
• Abstract（参考訳）: 悪意のあるリクエストの検出と傍受は、ネットワークセキュリティにおける攻撃に対して最も広く使われている方法の1つである。 ブラックリスト文字と機械学習アルゴリズムのマッチングを含む、既存のほとんどの検出アプローチは、いずれも高度な攻撃に対して脆弱であることが示されている。 この問題に対処するためには,より汎用的で厳密な検出方法が必要である。 本稿では,悪質な要求を検出する問題を時間系列分類問題として定式化し,畳み込みニューラルネットワーク-双方向長期記憶畳み込みニューラルネットワーク(cnn-bilstm-cnn)と呼ばれる新しいディープラーニングモデルを提案する。 畳み込み層の影と深い特徴マップを接続することにより、より詳細な機能で悪意のある特徴抽出能力が改善される。 http データセット csic 2010 の実験結果は,最新技術との比較において提案手法の有効性を実証した。

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