雙向時(shí)序窗口Transformer在網(wǎng)絡(luò)安全檢測中的應(yīng)用 31.1研究背景與意義 4 71.1.2人工智能在安全領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值 91.2相關(guān)研究進(jìn)展 1.2.1傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全檢測方法回顧 1.2.2基于深度學(xué)習(xí)的檢測方法概述 1.3本文主要貢獻(xiàn) 2.1Transformer模型基礎(chǔ) 222.2雙向時(shí)序窗口模型 2.2.1雙向信息融合優(yōu)勢 2.2.2時(shí)序窗口劃分策略 2.3網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知基本概念 2.3.1安全事件特征提取 2.3.2威脅態(tài)勢動(dòng)態(tài)演化 三、基于雙向時(shí)序窗口Transformer的檢測模型 413.1模型整體框架設(shè)計(jì) 3.1.1輸入層特征表示 483.1.2多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)構(gòu)建 3.2編碼層設(shè)計(jì) 3.2.1基于自注意力的特征映射 3.2.2跳過連接與梯度傳播 3.3.1時(shí)序信息重建與預(yù)測 3.4輸出層與損失函數(shù) 3.4.2損失函數(shù)選擇與優(yōu)化 774.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集 4.1.1數(shù)據(jù)集來源與描述 4.1.2特征工程與預(yù)處理方法 4.2實(shí)驗(yàn)設(shè)置 4.2.1對(duì)比模型選擇 4.2.2評(píng)價(jià)指標(biāo)體系 4.3.1模型性能對(duì)比 4.3.2參數(shù)敏感性分析 五、結(jié)論與展望 5.2研究局限性與不足 5.3未來工作展望 模型相比，BiTWT能夠從兩個(gè)方向(過去和未來)同時(shí)分析數(shù)據(jù)，從而獲得更全面的時(shí)優(yōu)勢具體說明析能夠同時(shí)分析過去和未來的時(shí)序信息，更全面地捕捉網(wǎng)絡(luò)流量特自注意力機(jī)制通過自注意力機(jī)制，模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)特征之間的關(guān)聯(lián)性，提高特征的表達(dá)能力。時(shí)序窗口設(shè)計(jì)通過時(shí)序窗口，模型能夠有效地捕捉網(wǎng)絡(luò)流量中的長期依賴關(guān)系。本文將重點(diǎn)探討B(tài)iTWT模型在網(wǎng)絡(luò)安全檢測中的應(yīng)用，包括：為網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域帶來了新的突破，其中Transfor時(shí)序數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域具有舉足輕重的地位，它能夠反映網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的變化趨為了解決這些問題，研究者們提出了雙向時(shí)序窗口Transformer模型(Two-wayTemporalWindowTransformer,TWTWT),該模型結(jié)合了雙向注意力機(jī)制和時(shí)序窗口技2.更高的計(jì)算效率：時(shí)序窗口技術(shù)能夠有效減少計(jì)算量總之雙向時(shí)序窗口Transformer模型在網(wǎng)絡(luò)安全檢測中的應(yīng)用具有深遠(yuǎn)的理論意特征TWTWT模型能力較弱，難以捕捉長期依賴關(guān)系強(qiáng)，通過雙向注意力機(jī)制全面捕捉依賴關(guān)系計(jì)算效率較低，處理海量數(shù)據(jù)時(shí)效率低高，通過時(shí)序窗口技術(shù)減少計(jì)算量特征TWTWT模型下泛化能力差，難以適應(yīng)不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的變化升泛化能力性一般，容易受噪聲和異常數(shù)據(jù)影響高，能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別網(wǎng)絡(luò)攻擊行為應(yīng)用場景適用于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的實(shí)時(shí)檢測通過以上對(duì)比，可以看出，雙向時(shí)序窗口Transformer模型在網(wǎng)絡(luò)安全檢測領(lǐng)域具有明顯的優(yōu)勢，是未來網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)研發(fā)的重要方向之一。近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)安全問題也愈發(fā)凸顯，成為全球頭等大事。網(wǎng)絡(luò)攻擊技術(shù)的不斷升級(jí)，加上新型惡意軟件和高級(jí)持續(xù)性威脅(APT)的日益多樣化，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)攻擊的頻率和復(fù)雜度大幅提升。世界各國在數(shù)字化的過程中積累了大量的敏感數(shù)據(jù)，這些寶貴資源也成為網(wǎng)絡(luò)攻擊者覬覦的目標(biāo)。下表展示了近些年網(wǎng)絡(luò)攻擊的幾個(gè)關(guān)鍵特點(diǎn)與變化：年份特點(diǎn)關(guān)鍵變化安全威脅防護(hù)挑戰(zhàn)漏洞利用、分布式拒絕服務(wù)攻擊(DDoS)自動(dòng)化與零日漏洞金融機(jī)構(gòu)、政府機(jī)構(gòu)零日漏洞、自動(dòng)化工具高級(jí)持續(xù)性威脅(APT)、勒索軟件利用社會(huì)工程學(xué)企業(yè)和居民社會(huì)工程學(xué)、加密技術(shù)年份特點(diǎn)關(guān)鍵變化安全威脅防護(hù)挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)泄露與身份盜竊漏洞滲透與內(nèi)部人員消費(fèi)者個(gè)人數(shù)據(jù)內(nèi)部威脅、個(gè)人隱私保護(hù)跨邊界技術(shù)利用社交媒體、電子商務(wù)…面對(duì)這種愈演愈烈的局面，僅僅依賴傳統(tǒng)的防火墻、入侵檢測系統(tǒng)(IDS/IPS)和防大量時(shí)間序列數(shù)據(jù)，使得其在自然語言處理(NLP)領(lǐng)域的巨大潛力也顯現(xiàn)到了網(wǎng)絡(luò)安全威脅檢測的準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度，從而更好地保護(hù)網(wǎng)絡(luò)和信息安1.1.2人工智能在安全領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值人工智能(AI)技術(shù)的迅猛發(fā)展為其在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的應(yīng)用奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。AI是AI在安全領(lǐng)域應(yīng)用的核心價(jià)值，通過對(duì)比分析傳統(tǒng)方法與AI方法的優(yōu)劣，可以更直觀地理解其在安全保障中的不可或缺性。為了量化AI在安全領(lǐng)域的提升效果，以下表格展示了傳統(tǒng)方法與AI方法在檢測精度、響應(yīng)速度和誤報(bào)率三個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)上的對(duì)比：指標(biāo)檢測精度受限于規(guī)則庫，需持續(xù)更新基于學(xué)習(xí)模式，自適應(yīng)性強(qiáng)響應(yīng)速度依賴人工操作，滯后性強(qiáng)實(shí)時(shí)監(jiān)測，動(dòng)態(tài)調(diào)整策略誤報(bào)率較高，易產(chǎn)生冗余警報(bào)通過機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化，降低誤報(bào)●量化公式AI在網(wǎng)絡(luò)安全檢測中的價(jià)值可以通過以下公式進(jìn)行量化分析：式中，響應(yīng)速度提升可表示為：通過這種方式，可以將抽象的安全性能轉(zhuǎn)化為可量化的數(shù)值，便于實(shí)際應(yīng)用中的決策與評(píng)估。1.2相關(guān)研究進(jìn)展隨著網(wǎng)絡(luò)安全威脅的不斷升級(jí)和復(fù)雜化，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全檢測方法已經(jīng)難以應(yīng)對(duì)實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)的網(wǎng)絡(luò)安全威脅。為此，研究人員開始探索利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來提升網(wǎng)絡(luò)安全檢測的性能。近年來，Transformer模型在自然語言處理領(lǐng)域的成功應(yīng)用激發(fā)了其在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的研究潛力。特別是在雙向時(shí)序窗口Transformer(如Transformer中的雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)變體)的應(yīng)用方面，已經(jīng)取得了一些顯著的進(jìn)展。3.惡意軟件檢測：在惡意軟件檢測和分此外關(guān)于雙向時(shí)序窗口Transformer在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的研究也涉及到一些特定的應(yīng)用變體和技術(shù)組合。例如，結(jié)合了自注意力機(jī)制和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的變體模型域已取得了一些進(jìn)展，但仍面臨諸如數(shù)據(jù)規(guī)模、模型復(fù)雜度、實(shí)時(shí)性能等方面的挑戰(zhàn)。因此未來的研究需要進(jìn)一步關(guān)注如何更有效地利用雙向時(shí)序窗口Transformer進(jìn)行特?fù)艏夹g(shù)的不斷演進(jìn)，傳統(tǒng)的檢測方法逐漸暴露出一些局限性?！蚧诤灻臋z測方法基于簽名的檢測方法通過預(yù)先定義惡意軟件的特征(即“簽名”)來識(shí)別和阻止惡意程序的入侵。這種方法在面對(duì)未知威脅時(shí)顯得力不從心，因?yàn)樾碌膼阂廛浖赡軣o法及時(shí)更新其簽名。特征描述簽名數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)已知惡意軟件的特征碼匹配算法用于比較待檢測文件與簽名數(shù)據(jù)庫中的特征●基于規(guī)則的檢查方法基于規(guī)則的檢查方法依賴于預(yù)定義的安全規(guī)則，這些規(guī)則通常是以正則表達(dá)式或決策樹的形式存在。規(guī)則檢查引擎會(huì)分析網(wǎng)絡(luò)流量或系統(tǒng)行為，以確定是否違反了既定的安全策略。規(guī)則類型描述正則表達(dá)式用于匹配特定的字符串模式?jīng)Q策樹通過一系列條件判斷來決定結(jié)果●基于行為的檢測方法基于行為的檢測方法側(cè)重于監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)或系統(tǒng)的異常行為，而不是僅僅依賴于已知的簽名或規(guī)則。這種方法通常利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來識(shí)別潛在的安全威脅。行為特征描述異常檢測算法用于識(shí)別與正常行為顯著不同的活動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型●傳統(tǒng)方法的局限性1.2.2基于深度學(xué)習(xí)的檢測方法概述1)模型架構(gòu)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)以及Transformer等模型的變體和組合。這些模型通過不同的結(jié)中的長距離依賴關(guān)系，如網(wǎng)絡(luò)連接的時(shí)序特征；而Transformer模型則通過其自注意力機(jī)制，能夠有效捕捉輸入數(shù)據(jù)中的局部和全局依賴關(guān)系，特別適合處理高維、長序列的網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)?！颈怼空故玖烁黝惿疃葘W(xué)習(xí)模型在網(wǎng)絡(luò)安全檢測中的應(yīng)用情況：模型類型主要應(yīng)用優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)流量特征提取間特征對(duì)時(shí)間特征的捕捉能力較弱網(wǎng)絡(luò)連接時(shí)能有效捕捉時(shí)間依賴關(guān)系容易出現(xiàn)梯度消失或梯度爆炸問題長短期記憶網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)行為序列檢測解決了RNN的梯度消失問題，捕捉長距離依賴參數(shù)量較大，計(jì)算復(fù)雜度高網(wǎng)絡(luò)安全事全局依賴關(guān)系計(jì)算資源需求高2)關(guān)鍵技術(shù)基于深度學(xué)習(xí)的檢測方法涉及多種關(guān)鍵技術(shù)，這些技術(shù)共同作用，提高了檢測的準(zhǔn)確性和效率。以下是幾種關(guān)鍵技術(shù)的詳細(xì)介紹：1.特征工程：特征工程是深度學(xué)習(xí)模型的基礎(chǔ)，其目的是從原始數(shù)據(jù)中提取最具代表性的特征，以供模型學(xué)習(xí)。在網(wǎng)絡(luò)安全檢測中，常見的特征包括網(wǎng)絡(luò)流量特征(如包速率、連接持續(xù)時(shí)間、數(shù)據(jù)包大小分布等)、用戶行為特征(如登錄頻率、訪問資源模式等)和系統(tǒng)日志特征(如錯(cuò)誤碼、異常進(jìn)程等)。2.注意力機(jī)制：注意力機(jī)制是Transformer模型的核心技術(shù)，其目的是讓模型在處理輸入數(shù)據(jù)時(shí)，能夠自動(dòng)聚焦于最重要的部分。在網(wǎng)絡(luò)安全檢測中，注意力機(jī)制可以幫助模型識(shí)別出網(wǎng)絡(luò)流量或用戶行為中的關(guān)鍵特征，從而提高檢測的準(zhǔn)確性。3.遷移學(xué)習(xí)：遷移學(xué)習(xí)是一種利用已有模型知識(shí)來加速新模型訓(xùn)練的技術(shù)。在網(wǎng)絡(luò)安全檢測中，可以通過遷移學(xué)習(xí)將一個(gè)在大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型，遷移到小型的、特定領(lǐng)域的網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)集上，從而提高模型的泛化能力和檢測效率。3)優(yōu)勢與挑戰(zhàn)基于深度學(xué)習(xí)的檢測方法相比傳統(tǒng)方法具有顯著的優(yōu)勢，但也面臨著一些挑戰(zhàn)?！じ邷?zhǔn)確性：深度學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜的模式，從而實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的·強(qiáng)大的泛化能力：通過遷移學(xué)習(xí)和模型集成技術(shù)，深度學(xué)習(xí)模型能夠適應(yīng)不同的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和攻擊場景?！ぷ詣?dòng)化特征提?。荷疃葘W(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)從原始數(shù)據(jù)中提取特征，無需人工設(shè)計(jì)特征，簡化了檢測流程?！駭?shù)據(jù)依賴性：深度學(xué)習(xí)模型需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，而網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的標(biāo)注數(shù)據(jù)往往難以獲取?！び?jì)算資源需求：深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和推理需要大量的計(jì)算資源，這對(duì)于資源有限的環(huán)境來說是一個(gè)挑戰(zhàn)?！衲Ｐ涂山忉屝裕荷疃葘W(xué)習(xí)模型通常是黑盒模型，其內(nèi)部工作機(jī)制難以解釋，影響了模型在實(shí)際應(yīng)用中的可信度?；谏疃葘W(xué)習(xí)的檢測方法在網(wǎng)絡(luò)安全檢測領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，深度學(xué)習(xí)模型將在網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)中發(fā)揮越來越重要的作用。并且引入了Transformer結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)對(duì)非線性時(shí)序模式的高效學(xué)習(xí)。在探討雙向時(shí)序窗口Transformer(Two-wayTemporalWindowTransformer)在1.1遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)及其變體遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)是一類重要的序列建模工具，特別適用于處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)。距離依賴關(guān)系的捕捉能力。為了克服這些問題，長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)和門控循環(huán)單元(GRU)被提出。它們通過引入門控機(jī)制，對(duì)信息的流動(dòng)進(jìn)行更精細(xì)的技術(shù)描述遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)通過循環(huán)連接對(duì)序列數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，捕捉時(shí)序依賴關(guān)系。長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)引入門控機(jī)制，解決梯度消失問題，增強(qiáng)對(duì)長序列的依賴捕捉能力。門控循環(huán)單元(GRU)簡化門控結(jié)構(gòu)，提高計(jì)算效率，同時(shí)保持對(duì)長序列的良好處理能力。1.2注意力機(jī)制(AttentionMechanism)處理(NLP)領(lǐng)域取得了巨大成功，特別是在機(jī)器翻譯和文本摘要任務(wù)中。注意力機(jī)制的核心思想是通過計(jì)算查詢(Query)與鍵(Key)之間的相似度，得到一個(gè)權(quán)重分布，然后將值(Value)根據(jù)這個(gè)權(quán)重分布進(jìn)行加權(quán)求和，得到最終的輸出。自注意力(Self-Attention)機(jī)制允許模型直接捕捉輸入序列中不同位置之間的關(guān)系，無需通過逐個(gè)位置的處理。其中Query,Key,Value分別代表查詢、鍵和值矩陣，d是鍵的維度。Softmax函數(shù)用于將相似度轉(zhuǎn)換為權(quán)重，使得所有權(quán)重之和為1。Transformer模型是一種基于注意力機(jī)制的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，它在自然語言處理(NLP)領(lǐng)域取得了突破性的成果，特別是在機(jī)器翻譯任務(wù)中。Transformer模型的核心思想是將輸入序列分成多個(gè)片段(tokens),然后通過注意力機(jī)制捕捉這些片段之間的關(guān)系，最后通過前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FeedForwardNeuralNetwork)和位置編碼(PositionalEncoding)來增強(qiáng)模型的表達(dá)能力。Transformer模型的主要組成部分包括：1.輸入嵌入層(InputEmbeddingLayer):將輸入序列的每個(gè)片段映射到一個(gè)高維向量空間。2.位置編碼(PositionalEncoding):為每個(gè)片段此處省略一個(gè)位置信息，使得模型能夠區(qū)分不同位置的片段。3.多頭注意力機(jī)制(Multi-HeadAttention):通過多個(gè)并行的注意力頭來捕捉輸入序列中不同片段之間的關(guān)系。4.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FeedForwardNeuralNetwork):對(duì)注意力機(jī)制的輸出進(jìn)行進(jìn)一步的非線性變換，增強(qiáng)模型的表達(dá)能力。通過上述各技術(shù)的組合與演進(jìn)，雙向時(shí)序窗口Transformer得以構(gòu)建并在網(wǎng)絡(luò)安全檢測等領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大的潛力。Transformer模型自提出以來，已在自然語言處理領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展，并逐漸擴(kuò)展到其他序列建模任務(wù)中，包括網(wǎng)絡(luò)安全檢測。其核心在于注意力機(jī)制(AttentionMechanism)和位置編碼(PositionalEncoding)的巧妙結(jié)合，使得模型能夠有效地捕捉序列內(nèi)部的長距離依賴關(guān)系。本節(jié)將對(duì)Transformer模型的基礎(chǔ)原理進(jìn)行詳細(xì)介紹，為后續(xù)討論雙向時(shí)序窗口Transformer在網(wǎng)絡(luò)安全檢測中的應(yīng)用奠定理論基礎(chǔ)。(1)自注意力機(jī)制自注意力機(jī)制(Self-Attention)是Transformer模型的核心組件，它允許模型在處理序列時(shí)，動(dòng)態(tài)地為序列中的每個(gè)元素計(jì)算與其他所有元素的相關(guān)性，并據(jù)此進(jìn)行加權(quán)求和。與傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)依賴于固定順序的輸入不同，自注意力機(jī)制能夠并行處理所有元素，從而顯著提高計(jì)算效率。自注意力機(jī)制的計(jì)算過程可以表示為以度。具體而言，模型首先計(jì)算查詢與每個(gè)鍵之間的dot-product相似度，然后通過softmax函數(shù)將其歸一化為權(quán)重，最后將這些權(quán)重與對(duì)應(yīng)的值矩陣相乘并求和，得到最終的輸出。參數(shù)說明表：參數(shù)說明Q查詢矩陣，用于計(jì)算與其他元素的相似度K鍵矩陣，用于與查詢矩陣計(jì)算相似度參數(shù)說明V值矩陣，用于根據(jù)注意力權(quán)重生成輸出鍵的維度將數(shù)值歸一化，使其總和為1·并行計(jì)算：能夠同時(shí)處理所有序列元素，提高計(jì)算效率?！らL距離依賴：能夠直接捕捉序列中任意兩個(gè)元素之間的依賴關(guān)系，克服了RNN容易出現(xiàn)的梯度消失問題?！ぷ曰貧w特性：每個(gè)元素的輸出只依賴于當(dāng)前的輸入和之前的輸出，避免了信息干擾。(2)位置編碼由于自注意力機(jī)制本身不具備處理序列順序信息的能力，因此需要引入位置編碼來彌補(bǔ)這一缺陷。位置編碼將位置信息此處省略到輸入序列中，使模型能夠區(qū)分不同位置的元素。位置編碼可以有多種形式，例如絕對(duì)位置編碼和相對(duì)位置編碼。本節(jié)將介紹一種常用的絕對(duì)位置編碼方法：其中p表示位置，i表示維度，dmode是模型的維度。具體而言，奇數(shù)維的位置編碼使用正弦函數(shù)，偶數(shù)維的位置編碼使用余弦函數(shù)。這種encoding方法的優(yōu)點(diǎn)是，它能夠在實(shí)數(shù)域上平滑地覆蓋所有位置，并且不同位置的編碼之間具有較高的區(qū)分度。位置編碼的例子：位置(p)偶數(shù)維度(2i)的位置編碼(sin)奇數(shù)維度(2i+1)的位置編碼(cos)012………通過將位置編碼與輸入序列進(jìn)行拼接，Transformer模型能夠在計(jì)算自注意力機(jī)制Transformer編碼器是Transformer模型的基本構(gòu)建塊，它由多個(gè)相同的層堆疊而和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Feed-ForwardNeuralNetwork)。多頭自注意力機(jī)制：將輸入序列映射到多個(gè)不同的表示空間前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：對(duì)每個(gè)元素的表示進(jìn)行非線性變換，進(jìn)一步增強(qiáng)模型的表達(dá)能力。編碼器層數(shù)：可以根據(jù)任務(wù)的復(fù)雜度進(jìn)行調(diào)整，通常情況下，更多的層數(shù)輸入序列->多頭自注意力->加法層Norm->前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)->加法層Norm->…->編碼器輸出加法層Norm:對(duì)自注意力機(jī)制和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出進(jìn)行層歸一化，有助于穩(wěn)定Transformer編碼器能夠有效地捕捉序列內(nèi)部的長距離依賴關(guān)系，并為后續(xù)的2.2雙向時(shí)序窗口模型雙向時(shí)序窗口Transformer模型是一種在處理網(wǎng)絡(luò)安全檢測任務(wù)時(shí)能夠更有效地在具體實(shí)現(xiàn)上，雙向時(shí)序窗口Transformer模型通常包含以下幾個(gè)主要組成部分：簡化的表結(jié)構(gòu)來描述其基本框架和參數(shù)結(jié)構(gòu)(如【表】所示)。表中包括了模型的輸入?yún)?shù)名稱描述默認(rèn)值輸入序列長度定義輸入時(shí)間窗口的大小隱藏層尺寸雙向注意力層中的隱藏狀態(tài)維度8位置編碼維度用于嵌入時(shí)間序列位置的維度大小在數(shù)學(xué)表達(dá)上，雙向時(shí)序窗口Transformer模型的前向傳播多頭自注意力機(jī)制(Multi-HeadSelf-Attention,MHA)的操作。假設(shè)輸入的序列表示那么,多頭注意力機(jī)制的得分計(jì)算公式可以表示為：其中(4(Query)、(K)(Key)和(V)(Value)分別是輸入序列的查詢、鍵和值矩陣。通過對(duì)SCOREs進(jìn)行softmax歸一化處理，可以計(jì)算出注意力權(quán)重矩陣：最終，輸出的加權(quán)值矩陣為：[0utput通過這種機(jī)制，雙向時(shí)序窗口Transformer模型能夠有效地捕捉網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)中的時(shí)序信息和隱藏的依賴關(guān)系，從而提高異常行為檢測的準(zhǔn)確性和魯棒性。無論是網(wǎng)絡(luò)流量分析、入侵檢測還是惡意軟件識(shí)別，這種模型都展現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢和潛力。在網(wǎng)絡(luò)安全檢測的領(lǐng)域，“雙向時(shí)序窗口Transformer”模型的應(yīng)用具有顯著的雙向信息融合優(yōu)勢。該模型的一個(gè)關(guān)鍵特點(diǎn)便是語法(句法)信息的雙向時(shí)序融合能力，相較于單向信息融合或局部范圍內(nèi)的雙向信息融合，它可以通過時(shí)序窗口的設(shè)置和跨步長操作，直接在更長的時(shí)間窗口內(nèi)融合前后文環(huán)境特征，更全面地捕捉給定序列中動(dòng)態(tài)變化的互動(dòng)模式?！瘛颈砀瘛?不同融合方式比較式概念解釋優(yōu)缺點(diǎn)息融合簡單高效，但可能忽略序列中后文環(huán)境融合將序列劃分為多個(gè)局部窗口，并在每個(gè)窗口內(nèi)部考慮前文和后文的雙向信息。兼顧前后文信息，卻忽略了整體序列的息融合整個(gè)序列的時(shí)序信息，包括前后文全方位考慮序列時(shí)序信息，檢測范圍更廣，但計(jì)算復(fù)雜度較高。融合結(jié)合旁通信息融合的思想，采用時(shí)序窗口的方式同時(shí)保留序列長距離依賴關(guān)系。既考慮了長距離依賴，又結(jié)合了雙信息的優(yōu)勢，計(jì)算效率較高，適用于復(fù)雜序通過比較可以看出，傳統(tǒng)單向及局部雙向信息融合方法在接下來的論述將圍繞雙向時(shí)序窗口Transformer模型如何在網(wǎng)絡(luò)安全檢測實(shí)踐中2.2.2時(shí)序窗口劃分策略的窗口可以包含更豐富的歷史信息，有助于識(shí)別跨時(shí)間窗口的復(fù)雜攻擊行為(如APT攻擊),但同時(shí)也意味著模型需要處理更多的上下文，計(jì)算復(fù)雜度增加，且對(duì)最新網(wǎng)絡(luò)為了量化窗口長度對(duì)模型性能的影響，我們定義窗口長度為WL,表示窗等網(wǎng)絡(luò)安全公開數(shù)據(jù)集)上進(jìn)行交叉驗(yàn)證，比較不同W_L值(例如[60,120,180,240]時(shí)間單位)下的檢測準(zhǔn)確率(Precision)、召回率(Recall)、F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)。選擇那要根據(jù)具體的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境(帶寬、延遲)和目標(biāo)攻擊特征的生命周期來定制。優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)較短(e.g,60)實(shí)時(shí)性好，響應(yīng)快，計(jì)算量小優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)足感度低2.窗口滑動(dòng)步長(SlidingStep)的確定：的距離。步長為1意味著相鄰窗口完全重疊，這樣可以保證數(shù)據(jù)的連續(xù)性和平穩(wěn)過渡；步長大于1則表示窗口間有部分重疊，重疊部分的大小為overlap=W_L-Step。更小的步長(即更大的重疊)能更好地保留時(shí)間序列的連續(xù)性，適用于需要精細(xì)追蹤時(shí)序反映最新的網(wǎng)絡(luò)情況，適用于對(duì)實(shí)時(shí)性要求極高的場景，但的做法是設(shè)置步長為窗口長度的一部分，例如S=W_L/k(k為正整數(shù)，通常k>1),或者直接根據(jù)實(shí)驗(yàn)效果選擇S=1或S=2等。在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境高度動(dòng)態(tài)的情況下，靜態(tài)窗口劃分(每個(gè)時(shí)間點(diǎn)都基于固定長度的歷史窗口進(jìn)行分析)可能無法完全適應(yīng)。一種改進(jìn)策略是動(dòng)態(tài)或近似異步窗口劃分，例如基于事件的窗口劃分。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中發(fā)生重要事件(如檢測到攻擊告警、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浒l(fā)生顯著變化)時(shí)，可以適當(dāng)調(diào)整窗口的起始點(diǎn)或長度，使得窗口能更好地包含與該事件相關(guān)的關(guān)雙向時(shí)序窗口Transformer的時(shí)序窗口劃分策略是一個(gè)涉及窗口長度WL和滑動(dòng)步長S的優(yōu)化問題。理想的劃分策略應(yīng)在保證足夠上下文信息以有效識(shí)別復(fù)雜安全威中，則可能選擇更長的窗口長度和步長為1的劃分方式。2.3網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知基本概念(1)定義與重要性網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知(CybersecuritySituationAwareness,CSA)是指通過實(shí)時(shí)監(jiān)(2)主要功能為網(wǎng)絡(luò)安全規(guī)劃提供參考。(3)關(guān)鍵技術(shù)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知涉及多種關(guān)鍵技術(shù)的應(yīng)用，如：技術(shù)名稱描述大數(shù)據(jù)采集與處理收集并處理海量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，為態(tài)勢感知提供數(shù)據(jù)支機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能利用算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行模式識(shí)別和預(yù)測，提高威脅檢測的準(zhǔn)確深度學(xué)習(xí)通過構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的深度分析和數(shù)據(jù)可視化(4)應(yīng)用場景網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知在多個(gè)領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用場景，如：1.企業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全：幫助企業(yè)實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的安全狀況，提高安全防護(hù)能力。2.金融行業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全：針對(duì)金融行業(yè)的特點(diǎn)，對(duì)金融網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，保障金融交易的安全性。3.政府機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)安全：對(duì)政府機(jī)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析，防范網(wǎng)絡(luò)攻擊和數(shù)據(jù)泄露等風(fēng)險(xiǎn)。4.教育科研網(wǎng)絡(luò)安全：為教育科研機(jī)構(gòu)提供網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知服務(wù)，保障學(xué)術(shù)研究和教學(xué)活動(dòng)的順利進(jìn)行。在網(wǎng)絡(luò)安全檢測中，安全事件的特征提取是構(gòu)建高效檢測模型的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)方法多依賴人工設(shè)計(jì)的特征或淺層統(tǒng)計(jì)量，難以全面捕捉網(wǎng)絡(luò)流量中的動(dòng)態(tài)時(shí)序關(guān)聯(lián)性。為此，本節(jié)提出一種基于雙向時(shí)序窗口Transformer(Bi-TWT)的特征提取方法，通過自注意力機(jī)制自動(dòng)學(xué)習(xí)安全事件的多尺度時(shí)序依賴關(guān)系，從而提升特征表示的魯棒性與區(qū)分度。(1)時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)處理原始安全事件數(shù)據(jù)(如網(wǎng)絡(luò)日志、流量記錄)通常為非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化序列，需通過標(biāo)準(zhǔn)化與歸一化操作轉(zhuǎn)換為適合Transformer處理的數(shù)值形式。假設(shè)安全事件序列為(X={x?,X?,…,xy}),其中(7)為序列窗口技術(shù)將序列分割為重疊的子序列，窗口大小為(W),步長為(s),生成窗口化樣本(2)雙向自注意力機(jī)制Bi-TWT模型的核心是雙向自注意力層，能夠同時(shí)捕獲過去與未來時(shí)刻的特征依賴關(guān)系。給定窗口樣本(X?={x;,z,Xi,2,…,xi,w}),其自注意力輸出(Z;)的計(jì)算公式為：其中查詢矩陣(Q、鍵矩陣(K)和值矩陣(V)均由(X;)通過線性投影得到。為增強(qiáng)特征表達(dá)能力，引入多頭注意力機(jī)制(Multi-HeadAttention,MHA),將(Q,K,V)投影到(h)個(gè)子空間，并行計(jì)算后拼接輸出：(3)時(shí)序特征增強(qiáng)為顯式建模時(shí)序位置信息，Bi-TWT在自注意力層后疊加位置編碼(PositionalEncoding,PE),采用正弦-余弦函數(shù)生成固定位置嵌入：和層歸一化(LayerNormalization)緩解梯度消失問題，提升模型訓(xùn)練穩(wěn)定性。(4)特征聚合與表示經(jīng)過多層Transformer編碼后，各窗口樣本的輸出(Z;)通過池化操作(如平均池化或最大池化)聚合為全局特征向量(f;)。為驗(yàn)證Bi-TWT的特征提取性能，我們?cè)诠_準(zhǔn)確率(%)特征維度單向TransformerBi-TWT(本文)實(shí)驗(yàn)表明，Bi-TWT通過雙向上下文建模和多頭注意力機(jī)制，顯著提升了安全事件2.3.2威脅態(tài)勢動(dòng)態(tài)演化Transformer)作為一種先進(jìn)的時(shí)間序列處理技術(shù)，能夠有效地捕捉和預(yù)測威脅態(tài)勢的首先雙向時(shí)序窗口Transformer通過引入兩個(gè)時(shí)間維度，即過去和未來，使得網(wǎng)絡(luò)攻擊者的行為模式可以被更全面地捕捉。這種多時(shí)間維度的分析方法不僅考慮了攻擊者的歷史行為，還預(yù)測了其未來可能采取的行動(dòng)。因此該模型可以更準(zhǔn)確地識(shí)別出潛在的威脅，并及時(shí)發(fā)出警報(bào)。其次雙向時(shí)序窗口Transformer通過使用注意力機(jī)制來捕獲不同時(shí)間維度之間的關(guān)聯(lián)性。這意味著模型不僅關(guān)注當(dāng)前時(shí)刻的攻擊行為，還考慮到了歷史數(shù)據(jù)中的相關(guān)趨勢。這種關(guān)聯(lián)性分析有助于揭示攻擊者的潛在動(dòng)機(jī)和策略，從而為網(wǎng)絡(luò)安全提供更深入的見解。雙向時(shí)序窗口Transformer通過訓(xùn)練一個(gè)跨時(shí)間的遷移學(xué)習(xí)模型來實(shí)現(xiàn)對(duì)威脅態(tài)勢的動(dòng)態(tài)演化進(jìn)行建模。這意味著模型可以從過去的攻擊事件中學(xué)習(xí)到有用的信息，并將其應(yīng)用于未來的預(yù)測任務(wù)中。這種遷移學(xué)習(xí)的方法有助于提高模型的泛化能力，使其能夠更好地應(yīng)對(duì)未知的威脅場景。雙向時(shí)序窗口Transformer在網(wǎng)絡(luò)安全檢測中的應(yīng)用對(duì)于動(dòng)態(tài)演化的威脅態(tài)勢具有顯著的優(yōu)勢。它不僅能夠捕捉和預(yù)測攻擊者的行為模式，還能夠從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和提取有價(jià)值的信息，從而為網(wǎng)絡(luò)安全提供更為精準(zhǔn)和有效的保障。在網(wǎng)絡(luò)安全檢測領(lǐng)域，時(shí)序數(shù)據(jù)的有效分析對(duì)于識(shí)別異常行為和潛在威脅至關(guān)重要。為了提升檢測的準(zhǔn)確性和效率，本研究提出一種基于雙向時(shí)序窗口Transformer(Bi-TWT)的檢測模型。該模型利用Transformer架構(gòu)強(qiáng)大的序列建模能力，結(jié)合雙向注意力機(jī)制，能夠更全面地捕捉網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)中的時(shí)序特征和關(guān)聯(lián)性。1.模型架構(gòu)Bi-TWT模型主要由以下幾個(gè)部分組成：輸入層、雙向時(shí)序窗口處理模塊、特征融●輸入層：將原始網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)(如IP地址、端口、流量速度等)進(jìn)行預(yù)處理，通過自注意力機(jī)制(Self-Attention)捕捉序列內(nèi)部的長距離依賴關(guān)系，并利用靜態(tài)特征、上下文信息等),生成最終的特征表示。·輸出層：采用多層感知機(jī)(MLP)或邏輯回歸等分類器，對(duì)融合后的特征進(jìn)行分2.雙向注意力機(jī)制雙向注意力機(jī)制是Bi-TWT模型的核心。通過同時(shí)考慮past和future其中(K)和(V.)表示未來時(shí)間步(t+1,t+2,...,T)3.模型訓(xùn)練與評(píng)估Bi-TWT模型的訓(xùn)練過程包括以下幾個(gè)步驟：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：將原始網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)分割為固定長度的時(shí)序窗口，并進(jìn)行歸一化處理。2.參數(shù)初始化：初始化Transformer模型的參數(shù)，包括自注意力矩陣、前饋網(wǎng)絡(luò)等。3.前向傳播：將時(shí)序窗口數(shù)據(jù)輸入Bi-TWT模型，生成每個(gè)時(shí)間步的隱狀態(tài)表示。4.損失計(jì)算：采用交叉熵?fù)p失函數(shù)計(jì)算模型輸出與真實(shí)標(biāo)簽之間的差異：其中(y;)表示真實(shí)標(biāo)簽，(;)表示模型預(yù)測結(jié)果。5.反向傳播與優(yōu)化：利用梯度下降算法更新模型參數(shù)，最小化損失函數(shù)。模型評(píng)估采用準(zhǔn)確率(Accuracy)、精確率(Precision)、召回率(Recall)和F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)。以下是模型在不同數(shù)據(jù)集上的性能表現(xiàn)：數(shù)據(jù)集準(zhǔn)確率精確率召回率通過上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，Bi-TWT模型在多個(gè)網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)集上均表現(xiàn)出優(yōu)異的檢測性能，能夠有效識(shí)別異常行為和潛在威脅?；陔p向時(shí)序窗口Transformer的檢測模型，通過引入雙向注意力機(jī)制和Transformer架構(gòu)，能夠更全面地捕捉網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的時(shí)序特征和關(guān)聯(lián)性，有效提升網(wǎng)絡(luò)安全檢測的準(zhǔn)確性和效率。未來，可以進(jìn)一步優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，結(jié)合更多的網(wǎng)絡(luò)特征和上下文信息，進(jìn)一步提升檢測性能。3.1模型整體框架設(shè)計(jì)在“雙向時(shí)序窗口Transformer”(BidirectionalTemporalWindowTransformer,(1)基本架構(gòu)概述3.雙向Transformer編碼器模塊：該模塊是BTTW模型的核心。它融合了雙向注意(2)模型結(jié)構(gòu)示意內(nèi)容(公式化表述)在提出了BTTW模型的整體架構(gòu)后，下面以公式化的方式對(duì)其關(guān)鍵組成部分進(jìn)行描述。考慮到篇幅限制，此處將采用偽代碼與公式相結(jié)合的方式，對(duì)核心算法進(jìn)行簡要概括。設(shè)輸入特征為X={xj,X?,…,x},其中x;∈RD表示在第t時(shí)刻的輸入特征向量，N為序列長度。通過一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(1D-CNNs)進(jìn)行特征提?。浩渲蠬′={h',h'2,…,h′,h';∈R表示提取后的特征。雙向Transformer編碼器可看作由兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)Transformer編碼器級(jí)聯(lián)而成，分別從前向后(forward)和從后向前(backward)處理序列：設(shè)前向傳遞的隱藏狀態(tài)為H=Transformerforward(H′),后向傳遞的隱藏狀態(tài)為H=最終雙向編碼器的輸出為H={h,h?,…,h,其中：其中h′,h't,h't分別為時(shí)間步t在前向、前向編碼器和后向編碼器中的隱藏狀態(tài)。在雙向Transformer編碼器的基礎(chǔ)上，引入多頭注意力機(jī)制增強(qiáng)模型的表達(dá)能力。多頭注意力可看作是將輸入線性投影到多個(gè)頭(heads)中，分別在各自的子空間內(nèi)計(jì)算注意力分?jǐn)?shù)，最后融合各頭的輸出：設(shè)多頭注意力輸出為A,其計(jì)算過程可用下面的公式表示：其中head表示第k個(gè)頭的注意力映射函數(shù)，其計(jì)算過程為：其中Q=WH,KA=WH,WoW∈RChodel×F為可學(xué)習(xí)的權(quán)重矩陣，dode?為模型維度。最終，注意力增強(qiáng)后的特征A通過全連接層進(jìn)行分類或回歸，得到最終的檢測結(jié)果。其中FC表示全連接層，Y為最終的檢測輸出。通過上述設(shè)計(jì)，BTTW模型成功地整合了時(shí)序分析的高效性、Transformer模型的強(qiáng)大表達(dá)能力和注意力機(jī)制的自適應(yīng)性。這使得模型在處理大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)時(shí)，能夠高精度地識(shí)別異常行為，為網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)提供強(qiáng)有力的技術(shù)支持。下一節(jié)將進(jìn)一步探討該模型在具體實(shí)驗(yàn)中的表現(xiàn)與性能。在雙向時(shí)序窗口Transformer模型中，輸入層特征表示是構(gòu)建高效網(wǎng)絡(luò)安全檢測系統(tǒng)的基礎(chǔ)。輸入層主要負(fù)責(zé)將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為模型可處理的向量形式，以便后續(xù)的時(shí)序分析和特征提取。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)安全檢測任務(wù)的具體需求，輸入特征通常包含以下幾個(gè)核心組成部分：1.網(wǎng)絡(luò)流量特征：包括數(shù)據(jù)包的速度、大小、頻率、源/目的IP地址、端口號(hào)等，這些特征能夠反映潛在的攻擊行為，如DDoS攻擊、端口掃描等。2.日志信息特征：如用戶登錄日志、系統(tǒng)事件日志、異常行為記錄等，通過自然語言處理技術(shù)提取關(guān)鍵信息，如攻擊類型、威脅等級(jí)等。3.語義特征：對(duì)文本類數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞和向量化處理，例如使用詞嵌入(WordEmbedding)技術(shù)將事件描述轉(zhuǎn)化為固定長度的向量，如BERT或GloVe模型。為了進(jìn)一步明確輸入特征的結(jié)構(gòu)，以下列舉了典型的輸入表示形式：(1)輸入特征格式假設(shè)輸入數(shù)據(jù)包含時(shí)間序列形式的網(wǎng)絡(luò)流量和文本日志信息，其特征表示可表示為：(xr,traffic)表示時(shí)間步(t)的流量特征向量，包含流量平均值、峰值、突發(fā)頻率等統(tǒng)(xt,1og)表示時(shí)間步(t)的日志特征向量，通過文本嵌入技術(shù)向量化處理，如采用BERT模型得到的詞向量池化結(jié)果。(2)預(yù)處理步驟1.流量特征歸一化：對(duì)流量特征進(jìn)行Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化或Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化，消除不同特征量綱的影響。2.文本特征向量化：將文本日志轉(zhuǎn)換為詞向量或句子嵌入，如通過FastText或ELMo模型提取語義表示。3.時(shí)序窗口構(gòu)建：將連續(xù)時(shí)間內(nèi)的特征組合成固定長度的窗口(如滑動(dòng)窗口),以保持時(shí)序依賴性。(3)示例特征表下表展示了某時(shí)間窗口內(nèi)的輸入特征示例：特征類型特征名稱數(shù)值說明流量特征平均數(shù)據(jù)包長度連接頻率單位時(shí)間內(nèi)的連接次數(shù)日志特征異常登錄嘗試次數(shù)統(tǒng)一向量形式，為后續(xù)的雙向時(shí)序窗口Transformer提供一個(gè)結(jié)構(gòu)化的特征輸入。【表】展示了多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基本組成部分和參數(shù)設(shè)置。【表】多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)設(shè)置編碼器層數(shù)隱藏維度1448266編碼器層數(shù)隱藏維度38此外每一層的輸出都會(huì)通過一個(gè)激活函數(shù)進(jìn)行非線性ReLU、LeakyReLU等。這些激活函數(shù)有助于增加網(wǎng)絡(luò)的非線性能力，從而提高模型的表達(dá)能力。具體地，多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的數(shù)學(xué)表達(dá)可以表示為：[0utput1=ReLU(Transformer_Encoder(Input,)+Attent(Transformer_Encoder)表示Transformer編碼器，(Attention_Mechanism)表示注意力機(jī)制。通過這種方式，每一層的輸出都會(huì)在前一層的基礎(chǔ)上進(jìn)行增強(qiáng)，最終形成一個(gè)多層次的特征提取網(wǎng)絡(luò)。通過構(gòu)建多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，我們能夠有效地提升模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全異常行為的檢測能力，從而為網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)提供更強(qiáng)大的技術(shù)支持。3.2編碼層設(shè)計(jì)在雙向時(shí)序窗口Transformer中，編碼層的設(shè)計(jì)是確保信息有效傳遞和高效處理的關(guān)鍵部分。本節(jié)將詳細(xì)介紹編碼層的設(shè)計(jì)，包括其結(jié)構(gòu)、參數(shù)設(shè)置以及其在網(wǎng)絡(luò)安全檢測中的應(yīng)用。編碼層主要由多個(gè)Transformer編碼器塊組成，每個(gè)編碼器塊包含自注意力機(jī)制(Self-AttentionMechanism)和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Feed-ForwardNeuralNetwork)。具體來說，編碼層的基本結(jié)構(gòu)如下：1.輸入表示：輸入數(shù)據(jù)首先經(jīng)過一個(gè)嵌入層(EmbeddingLayer),將其轉(zhuǎn)換為詞向量表示。2.自注意力機(jī)制：通過多頭自注意力機(jī)制(Multi-HeadSelf-Attention),編碼器塊能夠捕捉輸入序列中的長距離依賴關(guān)系。3.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：在前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)子層的輸出通過一個(gè)殘差連接(ResidualConnection)和一個(gè)層歸一化(LayerNormalization)進(jìn)行處理。4.輸出表示：經(jīng)過多個(gè)編碼器塊后，最終得到編碼器的輸出表示。編碼層的參數(shù)設(shè)置對(duì)模型的性能有重要影響，主要參數(shù)包括：·嵌入維度(EmbeddingDimension):嵌入維度決定了詞向量的維度，通常設(shè)置為512或1024?！ぷ⒁饬︻^數(shù)(AttentionHeads):注意力頭數(shù)決定了自注意力機(jī)制中的并行計(jì)算能力，通常設(shè)置為8或16?！る[藏層大小(HiddenLayerSize):隱藏層大小決定了前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元數(shù)量，通常設(shè)置為2048或4096。·向前傳播的維度(Feed-ForwardDimension):向前傳播的維度決定了前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出維度，通常設(shè)置為隱藏層大小的兩倍。編碼器塊是雙向時(shí)序窗口Transformer的核心組件。每個(gè)編碼器塊包含以下兩個(gè)主要部分：其中(4、(K)、()分別表示查詢向量、鍵向量和值向量，(dk)表示鍵向量的維度。2.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：在網(wǎng)絡(luò)安全檢測中，編碼層的設(shè)計(jì)可以應(yīng)用于惡意軟件檢測和網(wǎng)絡(luò)流量分析。具體應(yīng)用示例如下：1.惡意軟件檢測：通過編碼層處理惡意軟件的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)特征，提取出關(guān)鍵特征向量。2.網(wǎng)絡(luò)流量分析：利用編碼層處理網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)，捕捉網(wǎng)絡(luò)中的異常行為和潛在威脅。通過合理設(shè)計(jì)編碼層，雙向時(shí)序窗口Transformer能夠在網(wǎng)絡(luò)安全檢測中實(shí)現(xiàn)高效的信息處理和特征提取，從而提高檢測的準(zhǔn)確性和效率。在網(wǎng)絡(luò)安全檢測任務(wù)中，原始網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)通常具有高維度和動(dòng)態(tài)時(shí)序特性，如何有效提取關(guān)鍵特征是提升檢測性能的核心環(huán)節(jié)。雙向時(shí)序窗口Transformer(BiTW-Transformer)通過引入自注意力機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)中長距離依賴關(guān)系的建模，同時(shí)兼顧了局部與全局特征的融合。1.自注意力機(jī)制的基本原理自注意力機(jī)制的核心是通過計(jì)算序列中各元素之間的相關(guān)性，動(dòng)態(tài)加權(quán)生成特征表自注意力的計(jì)算過程如下：變換生成：2.時(shí)序窗口內(nèi)的特征交互為捕獲局部時(shí)序模式，BiTW-Transformer將輸入序列劃分為固定長度的窗口，在每個(gè)窗口內(nèi)獨(dú)立計(jì)算自注意力。窗口大小(W)的選擇需平衡計(jì)算效率與特征捕獲能力，如【表】所示為不同窗口大小對(duì)特征提取的影響：●【表】窗口大小對(duì)特征提取的影響窗口大小(w)局部特征捕獲能力計(jì)算復(fù)雜度適用場景小(如16)較弱低短時(shí)異常檢測中(如64)適中中通用流量分析大(如128)強(qiáng)高長周期攻擊檢測其中(X)表示第(i)個(gè)窗口的子序列。3.雙向特征融合為充分利用前后時(shí)序信息，BiTW-Transformer在窗口內(nèi)引入雙向注意力機(jī)制，即同時(shí)考慮正向與反向的上下文依賴。具體而言，通過堆疊正向與反向自注意力層，實(shí)現(xiàn)特征的雙向增強(qiáng)：殘差連接(ResidualConnection)與層歸一化(LayerNormalization)的引入，有效緩解了深度網(wǎng)絡(luò)中的梯度消失問題，并加速了模型收斂。4.特征映射的優(yōu)化為增強(qiáng)特征的可解釋性，BiTW-Transformer在自注意力層后引入多頭注意力(Multi-HeadAttention)機(jī)制，通過并行學(xué)習(xí)不同子空間的特征表示：其中(head;=Attention(QW,KW,VW)),(,,)為各頭獨(dú)立的線性變換參數(shù)，(W)為輸出投影矩陣。多頭機(jī)制使模型能夠同時(shí)關(guān)注時(shí)序數(shù)據(jù)中的多種模式，如周期性波動(dòng)、突發(fā)異常等。通過上述步驟，BiTW-Transformer能夠?qū)⒃季W(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)映射為高維特征表示，該表示既保留了局部時(shí)序細(xì)節(jié)，又捕捉了全局依賴關(guān)系，為后續(xù)異常檢測任務(wù)提供了高質(zhì)量的輸入。3.2.2跳過連接與梯度傳播在雙向時(shí)序窗口Transformer中，跳過連接和梯度傳播是兩個(gè)關(guān)鍵步驟，它們對(duì)于提高網(wǎng)絡(luò)檢測性能至關(guān)重要。首先跳過連接允許我們避免直接計(jì)算輸入序列的輸出，從而減少計(jì)算量并降低內(nèi)存消耗。其次梯度傳播是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵過程，通過傳遞梯度信息來更新模型參數(shù)。然而在某些情況下，如輸入序列較短或網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較為簡單時(shí)，直接計(jì)算輸出可能會(huì)導(dǎo)致梯度傳播效率低下甚至無法進(jìn)行。因此跳過連接和梯度傳播可以有效優(yōu)化這些情況，確保網(wǎng)絡(luò)能夠高效地處理數(shù)據(jù)。為了更直觀地展示這一概念，我們可以構(gòu)建一個(gè)簡單的表格來說明在不同情況下跳過連接和梯度傳播的效果：場景直接計(jì)算輸出計(jì)算輸出需要大量時(shí)間無需計(jì)算輸出需要計(jì)算梯度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較簡單計(jì)算輸出需要較少時(shí)間無需計(jì)算輸出需要計(jì)算梯度計(jì)算輸出需要大量時(shí)間無需計(jì)算輸出需要計(jì)算梯度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜計(jì)算輸出需要較多時(shí)間無需計(jì)算輸出需要計(jì)算梯度影響。在輸入序列較短或網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較為簡單的情況下，直接計(jì)算輸出可以避免不必要的計(jì)算，從而提高網(wǎng)絡(luò)的效率。而在其他情況下，跳過連接和梯度傳播可以確保網(wǎng)絡(luò)能夠高效地處理數(shù)據(jù)，同時(shí)避免因計(jì)算輸出而帶來的額外負(fù)擔(dān)。這種策略的應(yīng)用有助于提升網(wǎng)絡(luò)安全檢測的整體性能，特別是在面對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)。3.3解碼層設(shè)計(jì)解碼層作為雙向時(shí)序窗口Transformer模型的核心組成部分，其設(shè)計(jì)目標(biāo)主要是為了從編碼器提取的上下文中準(zhǔn)確生成針對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的預(yù)測結(jié)果或異常檢測結(jié)果。與傳統(tǒng)的Transformer解碼器不同，本方案中的解碼器不僅需要關(guān)注當(dāng)前輸入序列的潛在依賴關(guān)系，還需有效結(jié)合編碼器輸出所蘊(yùn)含的雙向時(shí)序信息，從而提升檢測的精確性與實(shí)時(shí)性。在本設(shè)計(jì)中，解碼器選用帶有自注意力機(jī)制的記憶性結(jié)構(gòu)，旨在強(qiáng)化輸出序列內(nèi)部元素間的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)。具體而言，對(duì)于任意時(shí)刻的解碼輸出，模型能夠通過自注意力機(jī)制動(dòng)態(tài)調(diào)整輸入序列中各元素的權(quán)重，確保模型能夠捕捉到網(wǎng)絡(luò)安全事件所特有的局部突發(fā)特征。編碼器到解碼器的注意力機(jī)制則負(fù)責(zé)在解碼過程中引入編碼器的長時(shí)序信息，結(jié)合雙向窗口設(shè)計(jì)中的時(shí)序依賴知識(shí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)行為的全面解析。為有效緩解預(yù)測過程中的重復(fù)性輸出問題，并提升模型對(duì)新型網(wǎng)絡(luò)安全威脅的響應(yīng)能力，解碼器引入了位置編碼機(jī)制與殘差連接及層歸一化技術(shù)。下文將通過公式與表格形式詳細(xì)闡述解碼器的關(guān)鍵構(gòu)成組件及其作用(【表】為組件功能概覽)。●【表】解碼器組件功能概覽組件名稱功能說明自注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)序列內(nèi)部元素的動(dòng)態(tài)權(quán)重分配，捕捉局部關(guān)聯(lián)性編碼器-解碼器注意力引入編碼器長時(shí)序信息與雙向窗口特權(quán)信息提升對(duì)持續(xù)性、間歇性入侵的全面識(shí)別能力位置編碼為自回歸模型提供序列結(jié)構(gòu)信息強(qiáng)化模型對(duì)時(shí)序模式的解析能力殘差連接與改善深度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的穩(wěn)定性，加速梯度傳播速度降低模型訓(xùn)練難度，避免因梯度消失導(dǎo)致的參數(shù)優(yōu)化困境自注意力機(jī)制與雙向時(shí)序窗口的具體計(jì)算過程可表述為(【公式】):其中查詢矩陣Q由解碼器當(dāng)前輸入組成，鍵矩陣K與值矩陣V結(jié)合自注意力機(jī)制與編碼器-解碼器注意力機(jī)制輸出構(gòu)造，d為查詢向量的維度。通過此機(jī)制，解碼器能夠生成當(dāng)前時(shí)步的上下文表示。進(jìn)一步結(jié)合編解碼器的時(shí)序窗口特征提煉(可作為此處省略劑注意力模塊進(jìn)入式(3.3)中，以顯著增強(qiáng)時(shí)序上下文建模)。位置編碼的引入旨在彌補(bǔ)絕對(duì)位置信息的缺乏，如下公式所示：時(shí)序信息重建與預(yù)測是雙向時(shí)序窗口Transformer在網(wǎng)絡(luò)安全檢測中的核心功能掃描，計(jì)算每個(gè)時(shí)間步與其他時(shí)間步的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度，從而構(gòu)建在時(shí)序預(yù)測方面，雙向時(shí)序窗口Transformer模型基于重建的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，利用假設(shè)輸入序列為(X={x?,x?,…,xz}),重建后的時(shí)間序列為(X={x?,x?,…,Xz}),預(yù)測序列為(Yfuture={xt+1,Xt+2,…,xt+k}),則重建誤差(E)和預(yù)測誤差(F)可以分別表示以下是一個(gè)簡化的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)示例，展示了時(shí)序信息重建與預(yù)測的過程：時(shí)間步(t)真實(shí)流量(x:)重建流量(x:)預(yù)測流量(Xfuture)12345在這個(gè)示例中，真實(shí)流量(x:)是原始的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)，重建流量建后的時(shí)間序列，預(yù)測流量(future)是基于重建序列預(yù)測未來時(shí)間步的流量值。通過比較這些值，可以評(píng)估模型的重建和預(yù)測性能。時(shí)序信息重建與預(yù)測是雙向時(shí)序窗口Transformer在網(wǎng)絡(luò)安全檢測中的關(guān)鍵步驟，通過深度學(xué)習(xí)和時(shí)間序列分析，模型能夠有效識(shí)別網(wǎng)絡(luò)異常行為并預(yù)測潛在威脅，從而提升網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)能力。蓋數(shù)據(jù)流中的不同時(shí)間段。在本節(jié)中，我們將詳細(xì)闡述雙向時(shí)序窗口Transformer(1)窗口滑動(dòng)機(jī)制窗口每一移動(dòng)步長(即步長S,也稱為slidesize或stride)上生成一個(gè)新的表示。這個(gè)表示隨后會(huì)被輸入到Transformer編碼器中，進(jìn)行異常或惡意模式的識(shí)別。例如選擇一個(gè)具有代表性的數(shù)據(jù)段作為初始窗口(例如，W=1000,表示觀察最近1000個(gè)時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù))。步長S則決定了每次窗口移動(dòng)跨越的時(shí)間點(diǎn)數(shù)量，較小的S使用BiTWT模型對(duì)X’_i進(jìn)行前向和后向特征提取(2)動(dòng)態(tài)更新機(jī)制窗口捕捉到網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的變化并ags更新自身的內(nèi)部狀態(tài)。對(duì)于Transformer模型，其內(nèi)更新核心：滑動(dòng)窗口的核心并非每次都對(duì)完整的N個(gè)時(shí)間步進(jìn)行計(jì)算，而是對(duì)移動(dòng)后的新增部分進(jìn)行增量更新。具體更新方式(以自注意力機(jī)制為例):在自注意力(Self-Attention)計(jì)算中，查詢(Q)、鍵(K)和值(V)的理想更新1.新查詢(Q_new)的生成：可以部分復(fù)用舊查詢(Q_old),并結(jié)合新窗口的輸入2.新鍵(K_new)和值(V_new)的生成：類似地，新鍵和值可以部分基于舊鍵值(K_old,V_old)并加入新數(shù)據(jù)部分(X_{new})生這里Function_on(X_old)指對(duì)窗口移動(dòng)時(shí)未改變的數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的衰減或重計(jì)算，K_old'和V_old'是從舊鍵值中通過注意力softmax后選擇的子集。3.注意力得分和上下文：新查詢Q_new會(huì)與K_new計(jì)算注意力得分，并利用生成的V_new獲取上下文信息。更新公式示例：假設(shè)我們使用線性投影函數(shù)proj:R^d->R^d對(duì)舊的查詢鍵值進(jìn)行衰減。(a)是一個(gè)衰減系數(shù)，通常在0的附近取值，0表示完全忽略舊狀態(tài)，越接近1表示越依賴舊狀態(tài)。這個(gè)衰減系數(shù)可以基于時(shí)間間隔、檢測到的異常模式強(qiáng)度等因素動(dòng)態(tài)調(diào)整。表格：不同S對(duì)更新影響新舊數(shù)據(jù)重合率1低高差中中中高低好持性、增量計(jì)算量和適應(yīng)能力之間的權(quán)衡?？偨Y(jié)與優(yōu)勢：這種基于滑動(dòng)窗口的動(dòng)態(tài)更新機(jī)制使得BiTWT模型能夠：1.處理長序列數(shù)據(jù)：避免了固定長序列帶來的內(nèi)存和時(shí)間限制。2.保持內(nèi)存和計(jì)算效率：通過增量更新避免了重復(fù)計(jì)算已經(jīng)分析過的部分。3.捕捉實(shí)時(shí)變化：模型狀態(tài)能夠隨著新數(shù)據(jù)的不斷加入而更新，更好地反映當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢。這種機(jī)制結(jié)合了自注意力機(jī)制的長期依賴能力和Transformer的全局建模能力，為網(wǎng)絡(luò)安全檢測提供了強(qiáng)大的動(dòng)態(tài)分析和響應(yīng)支持。3.4輸出層與損失函數(shù)在雙向時(shí)序窗口Transformer模型中，輸出層的設(shè)計(jì)與選擇對(duì)于網(wǎng)絡(luò)安全檢測的最終效果具有直接影響。由于網(wǎng)絡(luò)安全檢測任務(wù)通常涉及多類目標(biāo)識(shí)別，如惡意流量檢測、異常行為識(shí)別等，因此輸出層通常采用多分類結(jié)構(gòu)。具體而言，輸出層可以是一個(gè)softmax全連接層，其將模型的最后一層隱藏狀態(tài)映射到各類目標(biāo)的概率分布上。例如，在檢測網(wǎng)絡(luò)釣魚網(wǎng)站的任務(wù)中，輸出層可以將輸入映射到“正常網(wǎng)站”、“釣魚網(wǎng)站”等多個(gè)類別上。模型的輸出層可以表示為：其中()表示模型的輸出概率分布，(W.)是輸出層權(quán)重矩陣，(b)是偏置向量。模型的損失函數(shù)通常選擇交叉熵?fù)p失，這是因?yàn)榻徊骒負(fù)p失在多分類任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異。對(duì)于標(biāo)簽(y)和模型預(yù)測(3),交叉熵?fù)p失計(jì)算公式如下：其中(n)是類別的數(shù)量，(y;)是真實(shí)標(biāo)簽的one-hot向量，(;)是模型預(yù)測的概率。詳細(xì)的輸出層與損失函數(shù)結(jié)構(gòu)如下表所示：層的類型參數(shù)生成特征表示輸入嵌入、位置編碼雙向時(shí)序窗口結(jié)合前后時(shí)序信息窗口大小、步長全連接層可學(xué)習(xí)參數(shù)Softmax層多分類輸出平衡不同類別數(shù)據(jù)的貢獻(xiàn)。例如，對(duì)于類別不平衡的網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)集，可以給少數(shù)類樣本更高的權(quán)重，從而在訓(xùn)練過程中更加關(guān)注這些樣本。在網(wǎng)絡(luò)安全檢測中，有效的安全事件分類對(duì)于提高檢測效率和準(zhǔn)確性至關(guān)重要。在本文中，我們特別介紹了如何使用雙向時(shí)序窗口Transformer來設(shè)計(jì)安全事件分類頭。此部分內(nèi)容旨在展示一個(gè)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)威脅檢測的情境中的分類模型設(shè)計(jì)方法。設(shè)計(jì)目的：安全事件分類頭的設(shè)計(jì)目標(biāo)在于能夠準(zhǔn)確地區(qū)分網(wǎng)絡(luò)中的各種威脅事件，包括但不限于分布式拒絕服務(wù)攻擊(DDoS)、網(wǎng)絡(luò)釣魚、惡意軟件感染、漏洞利用等。通過構(gòu)建這樣一個(gè)模型，可以實(shí)時(shí)地對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行監(jiān)控，從而快速響應(yīng)正在發(fā)生的安全威脅，減少損失。技術(shù)措施：本模型利用雙向時(shí)序窗口Transformer架構(gòu)，考慮了輸入特征的不等時(shí)序性，能夠更充分地捕捉歷史行為的安全相關(guān)性模式。該模型設(shè)計(jì)包含輸入轉(zhuǎn)換、雙向時(shí)序窗口提1.輸入轉(zhuǎn)換：接收原始的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包信息，通過特征提取等方式轉(zhuǎn)化為可用于模型處理的格式。2.雙向時(shí)序窗口提?。阂罁?jù)時(shí)間序列特點(diǎn)，采用滑動(dòng)窗口技術(shù)來生成各類安全事件的特征序列，同時(shí)利用雙向特性捕捉前后的關(guān)聯(lián)性。3.Transformer編碼器：采用Transformer編碼器來處理窗口內(nèi)的序列，捕捉其時(shí)間相關(guān)性和空間依賴性。4.分類器：完成特征的聚合及分類，以此將輸入數(shù)據(jù)映射到具體的安全事件類別上。模型評(píng)估與優(yōu)化：評(píng)估階段采用了多種標(biāo)準(zhǔn)，包括但不限于準(zhǔn)確率、召回率、精確率、F1-score等。通過調(diào)整超參數(shù)，運(yùn)用交叉驗(yàn)證策略來迭發(fā)行優(yōu)模型，以期找到最佳的模型配置，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)檢測效果。表格和公式的使用增強(qiáng)了內(nèi)容的精確性，例如使用下表來展示相關(guān)指標(biāo)：指標(biāo)說明準(zhǔn)確率召回率精確率2(精確率召回率)/(精確率+召回率)結(jié)合這些技術(shù)措施和評(píng)估指標(biāo)，我們能夠設(shè)計(jì)出一個(gè)高效、準(zhǔn)確的安全事件分類模型，從而在網(wǎng)絡(luò)安全檢測中發(fā)揮關(guān)鍵作用。這種分類頭不僅有助于自動(dòng)化地篩選威脅，還有助于支持決策支持和實(shí)時(shí)分析，提供更加深入的安全威脅洞察。在以后的研究工作中，我們計(jì)劃進(jìn)一步優(yōu)化和擴(kuò)展該技術(shù)，以適用更廣泛的網(wǎng)絡(luò)安全場景。在雙向時(shí)序窗口Transformer(BiTWT)模型應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全檢測的場景中，損失函數(shù)的選擇對(duì)于提升模型性能、確保檢測精度至關(guān)重要。理想的損失函數(shù)應(yīng)能有效地平衡模型對(duì)正常流量的擬合和對(duì)異常流量的區(qū)分能力，同時(shí)還要具備良好的梯度傳播特性，以支持模型的穩(wěn)定訓(xùn)練。本節(jié)將詳細(xì)探討適用于該模型的損失函數(shù)及其優(yōu)化策略。(1)常用損失函數(shù)目前，在網(wǎng)絡(luò)安全檢測領(lǐng)域，常用的損失函數(shù)主要有以下幾種：均方誤差(MSE)損失、交叉熵?fù)p失以及它們的結(jié)合形式——加權(quán)交叉熵?fù)p失。這些損失函數(shù)各有特點(diǎn)，適用于不同的場景需求。·均方誤差(MSE)損失：主要用于回歸問題，但在分類場景中也可通過引入Sigmoid或Softmax激活函數(shù)進(jìn)行改造，將輸出調(diào)整為概率形式。其形式化表達(dá)為：其中(y;)為真實(shí)標(biāo)簽，(;)為模型預(yù)測值，(N)為樣本數(shù)量?！そ徊骒?fù)p失：適用于概率輸出的分類問題，能夠有效處理不平衡數(shù)據(jù)集。其基本形式為：在不平衡數(shù)據(jù)集中，可通過加權(quán)的方式改進(jìn)該損失，即加權(quán)交叉熵(WeightedCross-Entropy,WCE)損失，其形式如下：其中(w;)為樣本權(quán)重，通常根據(jù)類別不平衡性進(jìn)行分配。(2)損失函數(shù)優(yōu)化策略為了進(jìn)一步提升模型性能，損失函數(shù)的優(yōu)化策略尤為重要。以下是幾種有效的優(yōu)化1.權(quán)重調(diào)整：通過動(dòng)態(tài)調(diào)整樣本權(quán)重，使模型更關(guān)注少數(shù)類樣本。例如，在網(wǎng)絡(luò)安全檢測中，異常流量的樣本數(shù)量通常遠(yuǎn)少于正常流量，此時(shí)可對(duì)異常樣本賦予更高的權(quán)重。2.損失函數(shù)組合：結(jié)合多種損失函數(shù)的優(yōu)點(diǎn)，如聯(lián)合MSE和交叉熵?fù)p失，形成復(fù)合損失函數(shù)，以平衡回歸精度和分類性能。3.梯度裁剪(GradientClipping):在訓(xùn)練過程中，通過限制梯度的大小，避免梯度爆炸問題，從而提高訓(xùn)練穩(wěn)定性。4.正則化技術(shù)：引入L1或L2正則化，減少模型過擬合的風(fēng)險(xiǎn)。例如，L2正則化的形式如下：其中(θ)為模型參數(shù)，(A)為正則化系數(shù)。(3)實(shí)驗(yàn)方案為了驗(yàn)證不同損失函數(shù)及其優(yōu)化策略的效果，可設(shè)計(jì)以下實(shí)驗(yàn)方案：·基準(zhǔn)損失函數(shù)比較：在相同的訓(xùn)練條件下，分別使用MSE、交叉熵和加權(quán)交叉熵?fù)p失進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，比較其檢測精度和收斂速度。·組合損失函數(shù)驗(yàn)證：嘗試結(jié)合MSE和交叉熵?fù)p失，觀察模型性能是否有提升?！?yōu)化策略應(yīng)用：分別采用梯度裁剪、正則化等優(yōu)化策略，評(píng)估其對(duì)模型穩(wěn)定性和性能的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果可整理如【表】所示?！瘛颈怼坎煌瑩p失函數(shù)及優(yōu)化策略的實(shí)驗(yàn)結(jié)果檢測精度(%)準(zhǔn)確率(%)召回率(%)交叉熵加權(quán)交叉熵加權(quán)交叉熵+梯度裁剪由【表】可見，加權(quán)交叉熵?fù)p失在各項(xiàng)指標(biāo)上表現(xiàn)最優(yōu)，而聯(lián)合損失函數(shù)和加權(quán)交叉熵結(jié)合梯度裁剪策略進(jìn)一步提升模型性能。綜合考量，加權(quán)交叉熵?fù)p失結(jié)合梯度裁剪策略為最優(yōu)選擇，可用于BiTWT模型在網(wǎng)絡(luò)安全檢測任務(wù)中的訓(xùn)練。為了驗(yàn)證雙向時(shí)序窗口Transformer(TW-Transformer)在網(wǎng)絡(luò)安全檢測中的性能，我們?cè)O(shè)計(jì)了一系列實(shí)驗(yàn)，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行了詳細(xì)分析。1.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)我們構(gòu)建了一個(gè)基于真實(shí)網(wǎng)絡(luò)流量的數(shù)據(jù)集，并模擬了各種網(wǎng)絡(luò)攻擊場景。實(shí)驗(yàn)分為訓(xùn)練集和測試集，其中訓(xùn)練集用于訓(xùn)練TW-Transformer模型，測試集用于評(píng)估模型的性能。我們對(duì)比了TW-Transformer與其他常用的網(wǎng)絡(luò)安全檢測算法，如隨機(jī)森林、支持向量機(jī)(SVM)和長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)。為了保證實(shí)驗(yàn)結(jié)果的公正性，我們對(duì)所有算法使用了相同的實(shí)驗(yàn)設(shè)置和數(shù)據(jù)預(yù)處理方式。此外我們還設(shè)計(jì)了不同的時(shí)序窗口大小來探索模型在不同時(shí)間尺度下的性能變化。我們通過調(diào)整模型的超參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、批處理大小和迭代次數(shù)等，來優(yōu)化模型的性能。2.結(jié)果分析【表】展示了TW-Transformer與其他算法在網(wǎng)絡(luò)安全檢測中的性能比較。我們可以觀察到，TW-Transformer在準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)等方面均表現(xiàn)出最佳性能證明了TW-Transformer在處理復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)安全檢測任務(wù)時(shí)具有較高的準(zhǔn)確性和魯棒性?！颈怼?不同算法在網(wǎng)絡(luò)安全檢測中的性能比較準(zhǔn)確率召回率隨機(jī)森林公式展示了TW-Transformer中雙向時(shí)序窗口的計(jì)算方重要，內(nèi)容X展示了不同窗口大小對(duì)模型性能的影響曲線內(nèi)容(請(qǐng)見內(nèi)容X)。通過對(duì)較好的性能。我們還通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了TW-Transformer在不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的魯棒性。通過模擬不同的網(wǎng)絡(luò)攻擊場景和干擾因素，我們發(fā)現(xiàn)TW-Transformer在不同環(huán)境下均表實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了雙向時(shí)序窗口Transformer在本研究中，我們采用了多種公開的網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，包括Kaggle上的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)(KDD)數(shù)據(jù)集和UCI機(jī)器學(xué)習(xí)庫中的信用卡欺詐檢測數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)集包含了大量的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和金融交易記錄，具數(shù)據(jù)集名稱描述特點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)數(shù)據(jù)集包含了來自多個(gè)TCP/IP協(xié)議的流量數(shù)據(jù)，涵蓋了正常和異常行為易●數(shù)據(jù)預(yù)處理我們將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集，比例為7:1:2。訓(xùn)練集用于模型的通過以上步驟，我們確保了實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和多樣性，為雙向時(shí)序窗口Transformer在網(wǎng)絡(luò)安全檢測中的應(yīng)用提供了可靠的數(shù)據(jù)支持。本研究采用多源網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)集，涵蓋多種攻擊類型與正常流量模式，以全面驗(yàn)證雙向時(shí)序窗口Transformer(BiST-WinTransformer)模型的性能。數(shù)據(jù)集主要來源于公開基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集與真實(shí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境采集數(shù)據(jù)，具體來源及描述如下：1.公開基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集·CIC-IDS2017:由加拿大網(wǎng)絡(luò)安全研究所(CanadianInstituteforCybersecurity)發(fā)布，包含常見攻擊類型(如Brute-Force、DDoS、PortScan等)及正常流量。該數(shù)據(jù)集通過模擬真實(shí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境生成，總流量規(guī)模約80GB,標(biāo)簽已預(yù)先標(biāo)注，適用于入侵檢測系統(tǒng)(IDS)的評(píng)估?！NSW-NB15:由新南威爾士大學(xué)(UNSW)構(gòu)建，涵蓋現(xiàn)代攻擊場景(如Fuzzing、Analysis、Backdoor等),包含49個(gè)特征，其中10類攻擊標(biāo)簽與1類正常標(biāo)簽，總樣本約25萬條。2.真實(shí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境數(shù)據(jù)3.數(shù)據(jù)集預(yù)處理與統(tǒng)計(jì)特征為統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式并消除噪聲，對(duì)原始數(shù)據(jù)執(zhí)行以下預(yù)處理步驟：·標(biāo)準(zhǔn)化：采用Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化方法將數(shù)值型特征縮放至[0,1]區(qū)間，公式如下：·時(shí)序切片：將連續(xù)流量分割為固定長度的時(shí)序窗口(如窗口大小(W=100),步長(S=50),每個(gè)窗口包含(W個(gè)時(shí)間步的特征向量?！駱?biāo)簽映射：將多分類攻擊標(biāo)簽轉(zhuǎn)換為二分類(正常/異常),并計(jì)算各類別占比，如【表】所示。正常樣本占比異常樣本占比主要攻擊類型企業(yè)真實(shí)數(shù)據(jù)SQL注入，XSS,內(nèi)部掃描通過上述多源數(shù)據(jù)融合與預(yù)處理，構(gòu)建了覆蓋多樣化攻擊場景的時(shí)序檢測數(shù)據(jù)集，為后續(xù)模型訓(xùn)練與驗(yàn)證奠定了基礎(chǔ)。在雙向時(shí)序窗口Transformer模型應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全檢測的過程中，特征工程和預(yù)處理步驟是至關(guān)重要的。這一部分內(nèi)容主要涉及如何從原始數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息，并對(duì)其進(jìn)行適當(dāng)?shù)霓D(zhuǎn)換以適應(yīng)模型的需求。首先對(duì)于原始數(shù)據(jù)的特征提取，我們通常需要從網(wǎng)絡(luò)流量、日志文件或系統(tǒng)日志中獲取數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可能包含各種類型的信息，如攻擊類型、IP地址、時(shí)間戳等。為了確保模型能夠有效處理這些數(shù)據(jù)，我們需要對(duì)這些原始特征進(jìn)行清洗和標(biāo)準(zhǔn)化。例如，我們可以去除重復(fù)記錄、填補(bǔ)缺失值、將不同格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式等。接下來我們需要考慮如何處理時(shí)序數(shù)據(jù)，由于網(wǎng)絡(luò)安全事件往往具有時(shí)序性，因此我們需要將原始數(shù)據(jù)按照時(shí)間順序進(jìn)行排序。此外我們還可以使用滑動(dòng)窗口技術(shù)來觀察不同時(shí)間段內(nèi)的事件變化情況。通過這種方式，我們可以更好地理解網(wǎng)絡(luò)攻擊的模式和趨勢。在完成上述步驟后，我們還需要對(duì)特征進(jìn)行編碼。這可以通過使用詞嵌入(如Word2Vec或GloVe)來實(shí)現(xiàn)。這些技術(shù)可以將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為向量形式，使得模型能夠特征工程與預(yù)處理方法是雙向時(shí)序窗口Transformer模型應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全檢測的4.2實(shí)驗(yàn)設(shè)置實(shí)驗(yàn)所采用的數(shù)據(jù)集、模型參數(shù)、評(píng)價(jià)指標(biāo)以及對(duì)比方法，為(1)數(shù)據(jù)集(IDS)[3]的四類攻擊數(shù)據(jù)。CSE-CICID是在真實(shí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中采集的數(shù)據(jù)，涵蓋各類網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)。兩種數(shù)據(jù)集均包含豐富的特征，如協(xié)議類型、源/目的IP地址等。為了更全面地驗(yàn)證模型的性能，將兩種數(shù)據(jù)集合并，并進(jìn)行必要的預(yù)處理(如標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集來源數(shù)據(jù)特點(diǎn)攻擊類型多樣，標(biāo)注完整真實(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)集來源數(shù)據(jù)特點(diǎn)一兼顧多樣性、真實(shí)性(2)模型參數(shù)雙向時(shí)序窗口Transformer(Two-wayTemporalWindowTransformer)模型的核·窗口大小(WindowSize):實(shí)驗(yàn)中設(shè)定為50,即每次輸入序列包含50個(gè)時(shí)間步·嵌入維度(EmbeddingDimension):128,用于將原始特征映射到高維空間?！ぷ⒁饬︻^數(shù)(NumberofHeads):8,用于并行計(jì)算·學(xué)習(xí)率(LearningRate):初始學(xué)習(xí)率設(shè)為0.001,采用余弦退火策略進(jìn)行動(dòng)態(tài)·批大小(BatchSize):64,每次訓(xùn)練輸入64個(gè)序列樣本。Output=BiTWT(X)=Transformer(Encoder(X))其中X為輸入序列，Encoder為編碼器層，Tr(3)評(píng)價(jià)指標(biāo)2.召回率(Recall):3.F1分?jǐn)?shù)(F1-Score):(4)對(duì)比方法1.傳統(tǒng)時(shí)間窗口方法(TWM):僅考慮單向時(shí)間窗口滑動(dòng)，不包含雙向機(jī)制。2.標(biāo)準(zhǔn)Transformer(ST):無時(shí)序窗口設(shè)計(jì)，直接處理全序列。在構(gòu)建雙向時(shí)序窗口Transformer(Bi-TWT)模型用于網(wǎng)絡(luò)安全檢測的實(shí)驗(yàn)框架時(shí)，科學(xué)地選擇基準(zhǔn)(Baseline)模型對(duì)于客觀評(píng)估該模型的性能至關(guān)重要。合理的對(duì)比不僅能夠凸顯Bi-TWT在處理時(shí)序數(shù)據(jù)與長距離依賴方面的優(yōu)勢，還能為理解和改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)序模型、基礎(chǔ)的非時(shí)序模型以及早期先進(jìn)的Transformer變體。【表】展示了本研究所選用的對(duì)比模型及其基本信息：模型名稱模型類型核心特點(diǎn)預(yù)期對(duì)比點(diǎn)型雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)，擅長捕捉序列內(nèi)部依賴征處理能力型率相對(duì)LSTM更高與BiLSTM在性能和效率上的時(shí)序?qū)Ρ然旌夏Ｐ途矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，側(cè)重局部特征提取，適用于非嚴(yán)格順序數(shù)據(jù)非時(shí)序特征處理能力，泛化性對(duì)比現(xiàn)代序列模型標(biāo)準(zhǔn)Transformer架構(gòu)，自注意力機(jī)制處理序列依賴Transformer基本性能，雙向機(jī)制與時(shí)間窗口機(jī)制的綜合性能及在網(wǎng)絡(luò)安全對(duì)于上述模型，我們將評(píng)估指標(biāo)體系主要集中在檢測準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)以及模型推理時(shí)間這五個(gè)維度。其中準(zhǔn)確率(Accuracy)、精確率(Precision)、召回率(Recall)和F1分?jǐn)?shù)是衡量分類模型性能的常用指標(biāo)，它們能夠較全面地反映模型在真實(shí)網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)上的檢測效果。而模型推理時(shí)間則是衡量模型在實(shí)際應(yīng)用中可行性的關(guān)鍵因素，尤其是在對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的場景下。通過計(jì)算并比較這些指標(biāo)，我們可以清晰地定位Bi-TWT相較于其他基準(zhǔn)模型的優(yōu)勢與不足。此外公式至(4.4)分別定義了準(zhǔn)確率、精確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)的計(jì)算方式：其中TP(TruePositives)、TN(TrueNegatives)、FP(FalseP(FalseNegatives)分別代表真正例、真負(fù)例、假正例和假負(fù)例的數(shù)量。這些公式的應(yīng)用將貫穿于所有對(duì)比模型的性能評(píng)估過程中，確保對(duì)比結(jié)果的客觀性和可比性。本研究所選用的對(duì)比模型涵蓋了傳統(tǒng)時(shí)序模型、非時(shí)序模型、標(biāo)準(zhǔn)現(xiàn)代序列模型以及改進(jìn)的Transformer變體，能夠構(gòu)成一個(gè)全面的對(duì)比矩陣。通過在相同的實(shí)驗(yàn)設(shè)置和評(píng)估指標(biāo)下運(yùn)行這些模型，并利用上述公式計(jì)算性能指標(biāo)，我們得以系統(tǒng)地比較Bi-TWT在網(wǎng)絡(luò)安全檢測任務(wù)上的表現(xiàn)，進(jìn)而論證其在實(shí)際應(yīng)用中的價(jià)值和潛力。4.2.2評(píng)價(jià)指標(biāo)體系為了全面評(píng)估雙向時(shí)序窗口Transformer在網(wǎng)絡(luò)安全檢測任務(wù)中的性能表現(xiàn)，本研究采用了一套涵蓋多個(gè)維度的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。該體系綜合考慮了模型的檢測準(zhǔn)確率、效率以及在不同類型攻擊上的區(qū)分能力，旨在提供一個(gè)客觀、全面的性能評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。具體指標(biāo)包括：·分類準(zhǔn)確率：衡量模型正確識(shí)別網(wǎng)絡(luò)流量類別(正?；蚬?的能力。常用指標(biāo)包括總體準(zhǔn)確率(OverallAccuracy,OA)、宏平均精度(Macro-AveragedPrecision,MAP)和微平均精度(Micro-AveragedPrecision,MIP)[1]。這些指標(biāo)能夠反映模型在整體數(shù)據(jù)集上的平均性能?！窬_率(Precision)和召回率(Recall):精確率衡量模型預(yù)測為攻擊的樣本中，實(shí)際為攻擊的占比，反映了模型的正向識(shí)別能力；召回率衡量實(shí)際為攻擊的樣本中，模型成功識(shí)別的比例，反映了模型捕獲攻擊漏報(bào)的能力[2]。兩者的F1分?jǐn)?shù)(F1-Score)作為精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，能夠綜合評(píng)價(jià)模型的性能。·不同攻擊類型的檢測性能：由于網(wǎng)絡(luò)安全威脅種類繁多，模型對(duì)不同類型攻擊的檢測能力也影響著整體性能。因此分別統(tǒng)計(jì)模型對(duì)特定攻擊類別(如DDoS、SQL注入、跨站腳本等)的檢測準(zhǔn)確率、精確率和召回率，能夠更細(xì)致地評(píng)估模型在不同攻擊場景下的適應(yīng)性。●模型復(fù)雜度和推理時(shí)間：在實(shí)際應(yīng)用中，模型的計(jì)算效率和資源占用也是重要的考量因素。模型復(fù)雜度通常用參數(shù)數(shù)量來衡量，而推理時(shí)間則反映了模型對(duì)實(shí)時(shí)流量的處理能力[3]。較低復(fù)雜度和快速的推理時(shí)間意味著模型在實(shí)際部署中更具優(yōu)勢。為了方便閱讀和理解，我們將部分評(píng)價(jià)指標(biāo)歸納于【表】中。表格展示了模型在測試集上針對(duì)各類攻擊的性能表現(xiàn)：●【表】評(píng)價(jià)指標(biāo)匯總表指標(biāo)公式說明總體準(zhǔn)確率(OA)ACC;表示第i類攻擊的分類準(zhǔn)確率。宏平均精確率Precision;表示第i類攻擊的精確微平均精確率TP;表示第i類攻擊的真陽性數(shù)量，F(xiàn)P;指標(biāo)公式說明精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)。推理時(shí)間(ms)單個(gè)樣本的處理時(shí)間攻擊的精確率，TP表示第i類攻擊的真陽性數(shù)量，F(xiàn)P表示假陽性數(shù)量。4.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析首先我們構(gòu)建了一個(gè)偽造的三層雙向時(shí)序窗口Transformer模型(本體論為623),并將其與自監(jiān)督式預(yù)訓(xùn)練的三層雙向時(shí)序窗口Transfo