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一种基于卷积神经网络模型的蠕虫传播溯源方法.pdf

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本发明提出了一种基于卷积神经网络模型的蠕虫传播溯源方法,包括:1、采集蠕虫传播图样本集,使用SI模型仿真蠕虫传播过程,获取不同节点作为源节点的蠕虫传播图样本集;2、分别在完全观测、快照观测和传感器观测情况下,将非欧式空间上的传播图样本以邻接图的方式转换为欧式空间上的二维矩阵;3、将传播图转换后的二维矩阵作为卷积神经网络模型(CNN)的输入,将传播图对应的源节点作为图的类标签输出,基于传播图样本集,采用梯度下降算法训练CNN;4、将未知传播源的传播图输入到训练好的卷积神经网络中,得到对其传播源节点的预测结果(即溯源结果)。本方法基于卷积神经网络模型,从有监督的传播图分类角度解决互联网蠕虫传播溯源问题。