
Подход для обнаружения вредоносного HTTP-трафика с помощью глубокого обучения, дополнения данных и рефакторинга меток.
Обнаружение аномалий сетевых атак имеет важное значение для обеспечения безопасности и надёжности системы. Существующий метод классификации вредоносного трафика сталкивается с различными проблемами, такими как недостаточность выборок, плохая способность шумоподавления и слабое обобщение модели классификации. Недавно был разработан новый метод обнаружения вредоносного HTTP-трафика, о котором мы рассказываем в данном материале.