基于改进CNN-LSTM融合的僵尸网络识别方法

摘要： P2P及fast-flux等技术的出现使僵尸网络隐蔽性大大增强。传统人工提取特征的识别方法愈发困难并且识别精度低。该文设计一种新的基于CNN及LSTM融合网络结构，使用改进激活函数和网络结构的卷积神经网络检测空间特征，并使用长短时记忆网络检测时序特征，将两种特征并联融合用于识别僵尸网络。实验表明，该方法在精度和召回率等方面可满足僵尸网络识别需求。 （共8页）