随着人工智能的发展,深度学习算法在僵尸网络检测领域的应用越来越广泛,但现有的僵尸网络检测方法多是从单一维度特征进行检测,不具备良好的全面性和适用性。因此,提出了一种从空间和时间两个维度进行特征学习的检测模型,使用ResNet神经网络学习空间特征,使用BiLSTM神经网络学习时间特征,以提取更全面的僵尸网络流量特征。实验表明,该模型性能良好,能够对僵尸网络进行较为准确的识别,且具有一定的检测未知僵尸网络的能力。
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