物联网中融合网络流量的恶意软件检测

摘要

针对物联网基础设施、应用程序和终端设备的攻击显著增加，物联网中的代表性恶意软件以产生恶意流量为主。对基于恶意软件字节序列构建的MalConv模型进行改进，与基于恶意流量特征的Bi-LSTM模型进行融合，实现了适用于物联网终端设备恶意软件检测的融合模型。实验结果表明，融合模型NT-MalConv具有更高的检测能力，检测准确率达95.17%；检测融合对抗样本时，NT-MalConv模型比MalConv改进模型的准确率提升了10.31%。

关键词

对抗攻击 / 物联网 / 恶意流量检测 / 恶意软件检测 / 模型融合