基于条件高斯-伯努利RBM的攻击行为特征实时分析

传统的攻击行为分析方法往往依赖于人工提取特征和规则匹配，难以适应攻击手段不断变化的现状。为了解决这个问题，本文提出了一种基于条件高斯-伯努利受限玻尔兹曼机(CGRBM)的攻击行为特征实时分析方法。

CGRBM是一种概率图模型，能够有效地学习高维数据的复杂特征表示。通过将实时测量数据输入到CGRBM模型中，可以自动提取攻击行为的潜在特征，并根据特征的异常程度来判断是否存在攻击行为。

为了验证该方法的有效性，我们使用公开数据集进行了实验。实验结果表明，该方法能够有效地识别各种攻击行为，并具有较高的准确率和实时性。

关键词: 攻击行为特征, 实时分析, 条件高斯-伯努利RBM, 受限玻尔兹曼机, CGRBM, 网络安全