【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及一種網(wǎng)絡(luò)流量多任務(wù)增量預(yù)訓(xùn)練模型架構(gòu)設(shè)計方法，屬于網(wǎng)絡(luò)安全檢測。
技術(shù)介紹
1、現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)安全檢測方法在應(yīng)對不斷增長的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)量和日益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)攻擊模式時，存在以下不足之處：(1)傳統(tǒng)檢測方法如基于特征匹配的入侵檢測系統(tǒng)(ids)、端口掃描和深度包檢測(dpi)依賴于預(yù)定義的特征工程和規(guī)則庫，其需要耗費(fèi)大量的人力進(jìn)行特征設(shè)計和維護(hù)，導(dǎo)致成本高昂；(2)面對日益復(fù)雜和動態(tài)變化的網(wǎng)絡(luò)攻擊行為，傳統(tǒng)檢測方法的適應(yīng)性較差，難以捕捉網(wǎng)絡(luò)流量中隱含的非線性模式，尤其是在面對新型攻擊和未知威脅時，檢測效果明顯不足；(3)現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)檢測系統(tǒng)通常需要依賴大規(guī)模的有標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，然而，在實(shí)際應(yīng)用中，獲取大規(guī)模、準(zhǔn)確且涵蓋廣泛場景的有標(biāo)注網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)極其困難，特別是在復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，標(biāo)注數(shù)據(jù)集的稀缺性進(jìn)一步限制了傳統(tǒng)方法的性能提升，；(4)現(xiàn)有技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境動態(tài)變化時，無法保持對舊任務(wù)的檢測能力，同時難以適應(yīng)新的網(wǎng)絡(luò)任務(wù)和應(yīng)用場景。
2、近年來，深度學(xué)習(xí)在各個領(lǐng)域的應(yīng)用取得了巨大進(jìn)展，尤其是預(yù)訓(xùn)練模型在自然語言處理(nlp)中的成功應(yīng)用，顯著提升了特征提取和模型泛化能力，預(yù)訓(xùn)練模型如bert、gpt等通過在大規(guī)模無標(biāo)注數(shù)據(jù)上進(jìn)行自監(jiān)督學(xué)習(xí)，能夠從數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)復(fù)雜的特征表示，不僅減少了對有標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴，還增強(qiáng)了模型處理不同任務(wù)的能力，在nlp領(lǐng)域，預(yù)訓(xùn)練模型能夠通過少量標(biāo)注數(shù)據(jù)的微調(diào)，應(yīng)用于下游任務(wù)，如文本分類、情感分析等，極大地提升了模型的性能。
3、隨著預(yù)訓(xùn)練模型的發(fā)展，多任務(wù)學(xué)習(xí)(multi-t
4、mt-dnn主要包括以下幾個關(guān)鍵部分：首先，mt-dnn通過大規(guī)模的無標(biāo)注文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，利用自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，如掩碼語言模型(mlm)和下句預(yù)測任務(wù)，從無標(biāo)注數(shù)據(jù)中捕捉復(fù)雜的語言特征關(guān)系，預(yù)訓(xùn)練階段為模型提供了廣泛的上下文理解能力；在mt-dnn的框架中，所有任務(wù)共享一個底層的預(yù)訓(xùn)練模型(如bert)，共享的模型可以為每個任務(wù)生成通用的特征表示，共享表示層通過bert模型的多層transformer網(wǎng)絡(luò)，從輸入數(shù)據(jù)中提取出上下文相關(guān)的深層次特征；在共享表示層的基礎(chǔ)上，mt-dnn為每個任務(wù)設(shè)計了任務(wù)特定的輸出層，任務(wù)特定的層通常是一個全連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，負(fù)責(zé)將共享表示轉(zhuǎn)化為該任務(wù)所需的特定輸出，上述設(shè)計使得不同任務(wù)可以共享低層次特征，而高層次的特征則通過各自的任務(wù)特定層進(jìn)行微調(diào)；在多任務(wù)學(xué)習(xí)的過程中，mt-dnn通過微調(diào)在下游任務(wù)中的表現(xiàn)來提升整體性能，通過少量的有標(biāo)注數(shù)據(jù)，共享模型可以快速適應(yīng)具體任務(wù)的需求，同時保持對其他任務(wù)的高效處理能力；但mt-dnn仍存在不足之處，mt-dnn的設(shè)計主要針對自然語言處理任務(wù)，雖然預(yù)訓(xùn)練模型可以在多個任務(wù)之間共享特征，卻并未針對網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)中的特殊的特性進(jìn)行優(yōu)化，因此，直接將mt-dnn應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)流量領(lǐng)域，可能無法有效捕捉網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中的非線性和隱含模式關(guān)系，mt-dnn在適應(yīng)新任務(wù)時，容易發(fā)生舊任務(wù)性能下降的情況，尤其是在網(wǎng)絡(luò)安全檢測領(lǐng)域，隨著網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的不斷變化，新任務(wù)的加入可能導(dǎo)致對先前任務(wù)的判別能力降低。
5、綜上所述，現(xiàn)有技術(shù)存在以下缺點(diǎn)：(1)模型的模塊獨(dú)立性不足，現(xiàn)有的多任務(wù)學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練模型通常將預(yù)訓(xùn)練模型和所有任務(wù)的知識共享表示層集成在一個整體框架中，導(dǎo)致模型的結(jié)構(gòu)靈活性較差，在進(jìn)行下游任務(wù)的訓(xùn)練時，由于預(yù)訓(xùn)練模型與任務(wù)特定層未被清晰地分離，可能會出現(xiàn)預(yù)訓(xùn)練階段學(xué)到的基礎(chǔ)知識被后續(xù)任務(wù)的訓(xùn)練覆蓋的情況，從而導(dǎo)致模型在處理新任務(wù)時的性能表現(xiàn)不佳，模塊獨(dú)立性不足的設(shè)計限制了模型對任務(wù)的適應(yīng)性和擴(kuò)展性，使其在動態(tài)任務(wù)場景中難以快速響應(yīng)和靈活調(diào)整；(2)任務(wù)間的知識共享優(yōu)化不夠，在現(xiàn)有的多任務(wù)學(xué)習(xí)框架中，共享表示層通常用于同時處理多個任務(wù)，且未能充分區(qū)分不同任務(wù)之間的特定特征，任務(wù)間過度共享特征的設(shè)計雖然能夠節(jié)省資源，但可能在加入新任務(wù)時導(dǎo)致舊任務(wù)的重要特征信息被覆蓋或丟失，從而降低了模型對舊任務(wù)的判別能力，導(dǎo)致所謂的舊任務(wù)遺忘問題，尤其是在網(wǎng)絡(luò)流量檢測等應(yīng)用場景中，不同類型的網(wǎng)絡(luò)流量和安全事件往往具有顯著的特征差異，未優(yōu)化的任務(wù)間共享會導(dǎo)致模型在處理關(guān)鍵任務(wù)時的泛化能力下降，無法有效區(qū)分新舊任務(wù)的特性；(3)任務(wù)特異性特征提取不夠精確，現(xiàn)有的多任務(wù)預(yù)訓(xùn)練模型在處理多個任務(wù)時，缺乏針對每個任務(wù)的特異性知識的專門建模能力，特別是在處理復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)流量檢測任務(wù)時，不同類型的網(wǎng)絡(luò)流量表現(xiàn)出顯著的特征差異，僅依賴于共享的預(yù)訓(xùn)練模型，無法準(zhǔn)確捕捉到這些特征差異，由于現(xiàn)有技術(shù)未能有效地區(qū)分和學(xué)習(xí)不同任務(wù)的獨(dú)特特征，導(dǎo)致模型在處理新增的網(wǎng)絡(luò)流量類型時，表現(xiàn)出精度和檢測能力的下降，難以滿足實(shí)際應(yīng)用中的精確檢測需求；因此，需要一種提高模型的模塊獨(dú)立性的、優(yōu)化任務(wù)間的知識共享的、提升任務(wù)特異性特征提取精度的網(wǎng)絡(luò)流量多任務(wù)增量預(yù)訓(xùn)練模型架構(gòu)設(shè)計方法。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、在下文中給出了關(guān)于本專利技術(shù)的簡要概述，以便提供關(guān)于本專利技術(shù)的某些方面的基本理解。應(yīng)當(dāng)理解，這個概述并不是關(guān)于本專利技術(shù)的窮舉性概述。它并不是意圖確定本專利技術(shù)的關(guān)鍵或重要部分，也不是意圖限定本專利技術(shù)的范圍。其目的僅僅是以簡化的形式給出某些概念，以此作為稍后論述的更詳細(xì)描述的前序。
2、鑒于此，為解決現(xiàn)有技術(shù)中傳統(tǒng)的多任務(wù)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架無法隨網(wǎng)絡(luò)環(huán)境動態(tài)變化保持對新任務(wù)的高精度判別能力的問題，本專利技術(shù)提供一種網(wǎng)絡(luò)流量多任務(wù)增量預(yù)訓(xùn)練模型架構(gòu)設(shè)計方法。
3、技術(shù)方案如下：一種網(wǎng)絡(luò)流量多任務(wù)增量預(yù)訓(xùn)練模型架構(gòu)設(shè)計方法，包括以下步驟：
4、s1.構(gòu)建預(yù)訓(xùn)練模型與共有知識表示層分離的、引入特定任務(wù)表示層的多任務(wù)增量預(yù)訓(xùn)練模型架構(gòu)；
5、具體的，多任務(wù)增量預(yù)訓(xùn)練模型架構(gòu)包括預(yù)訓(xùn)練模型、共有知識表示層和特定任務(wù)知識層，將預(yù)訓(xùn)練模型和共有知識表示層進(jìn)行分離，預(yù)訓(xùn)練模型作為一個獨(dú)立的模塊，共有知識表示層與特定任務(wù)知識層連接；
6、s2.對多任務(wù)增量預(yù)訓(xùn)練模型架構(gòu)中的預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的多任務(wù)增量預(yù)訓(xùn)練模型架構(gòu)；
7、s3.對訓(xùn)練后的多任務(wù)增量預(yù)訓(xùn)練模型架構(gòu)進(jìn)行微調(diào)，根據(jù)設(shè)置的共有知識表示層架構(gòu)和特定任務(wù)表示層架構(gòu)，得到最終的多任務(wù)增量預(yù)訓(xùn)練模型架構(gòu)。
8、進(jìn)一步地，所述本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種網(wǎng)絡(luò)流量多任務(wù)增量預(yù)訓(xùn)練模型架構(gòu)設(shè)計方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種網(wǎng)絡(luò)流量多任務(wù)增量預(yù)訓(xùn)練模型架構(gòu)設(shè)計方法，其特征在于，所述S2中，包括以下步驟：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種網(wǎng)絡(luò)流量多任務(wù)增量預(yù)訓(xùn)練模型架構(gòu)設(shè)計方法，其特征在于，所述S3中，包括以下步驟：
【技術(shù)特征摘要】
1.一種網(wǎng)絡(luò)流量多任務(wù)增量預(yù)訓(xùn)練模型架構(gòu)設(shè)計方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種網(wǎng)絡(luò)流量多任務(wù)增量預(yù)訓(xùn)練模型架構(gòu)設(shè)計方法，...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：余翔湛，谷杰銘，劉奉哲，劉立坤，胡智超，葛蒙蒙，秦浩倫，李卓凌，劉海心，宋晨，王邦國，牟鐸，張垚，張靖宇，周杰，傅言晨，李岱林，
申請(專利權(quán))人：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：
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