基于深度学习的网络流量异常检测及隐私安全防护研究

本书包括网络异常检测与隐私保护的概念、目标、特征、发展历程、关键技术、典型应用、面临的挑战及其与网络安全的关系；相关算法理论基础，如深度学习理论、协同学习理论和生成对抗网络理论；核心技术基础，包括大数据分析技术、神经网络模型技术和加密保护技术。书中还介绍了异常流量检测、误植域名识别、恶意域名检测和隐私防护技术，结合实际案例展示了这些技术在应对网络安全威胁中的作用。

第1章 绪论
1.1 研究背景与研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 复杂场景下流量检测方案研究现状
1.2.2 恶意域名检测方案研究现状
1.2.3 深度学习的攻击模型研究现状
1.3 本书的主要研究内容
1.4 本书的组织结构
第2章 复杂场景下网络流量异常检测技术
2.1 引言
2.2 基于铰链分类算法的网络流量检测算法
2.2.1 铰链分类算法损失函数
2.2.2 铰链分类算法的优化方法
2.2.3 基于HCA-MBGDALRM分析
2.2.4 并行HCA-MBGDALRM框架
2.3 性能评估
2.3.1 训练样本
2.3.2 铰链分类算法优化
2.3.3 实验与分析
本章小结
第3章 基于双向LSTM误植域名检测技术
3.1 引言
3.2 双向递归神经网络的层次结构
3.3 双向递归神经网络层次结构的性能
3.3.1 模型培训与评价指标
3.3.2 实验与分析
本章小结
第4章 基于URL嵌入的恶意域名检测技术
4.1 引言
4.2 URL嵌入的分布式表示
4.2.1 URL嵌入的架构
4.2.2 URL嵌入的算法
4.3 性能评估
4.3.1 数据集
4.3.2 实验与分析
本章小结
第5章 基于协同深度学习的隐私安全防护技术
5.1 引言
5.2 攻击模型
5.2.1 协同深度学习
5.2.2 针对本地参数对CDL的攻击
5.2.3 针对全局参数对CDL的攻击
5.3 攻击模型训练相关探究
5.3.1 本地模型训练
5.3.2 全局模型训练
5.4 基于深度卷积生成对抗网络的隐私保护方法
5.4.1 系统架构
5.4.2 防护分析
5.5 实验与分析
5.5.1 数据集
5.5.2 实验与结果
本章小结
参考文献