摘要：本文针对现代网络威胁隐蔽性与攻击模式复杂性问题,构建了LSTM-CNN混合深度学习驱动的网络攻击检测与风险预测模型。模型融合LSTM时序分析能力与CNN空间特征提取优势,引入注意力机制指导异构数据源信息整合,辅以残差连接优化梯度传播。在UNSW-NB15数据集评测中,本文模型检测准确率达94.37%,F1值0.923,AUC值0.986,较传统单一架构显著提升。实验证实该架构在复杂攻击模式识别与未知威胁预测方面具备卓越性能,尤其对Reconnaissance类攻击检测效果突出。

　　关键词：多模态；深度学习；LSTM；CNN；风险预测

　　0引言

　　现代网络攻击呈现高度隐蔽性与持续演化特征,依赖静态规则的检测方法效能渐显削弱。数字资产边界扩张与云架构普及加剧了网络攻击面扩大趋势,资产确权与风险预测已成网络安全管理核心难题。深度学习凭借其卓越的特征提取能力,为复杂安全场景的智能防御开辟了新路径。多模态学习整合数据不同表征维度的互补信息,构建了全面安全态势感知。时序分析与特征关联提取相结合的双路径架构突破了传统方法面对高级持续性威胁时的固有局限,实现了攻击行为精准建模与预测[1]。当前研究着力探索多模态融合技术在攻击面分析领域的应用潜力,以期构建更具鲁棒性的安全防护体系。

　　1多模态深度学习网络模型

　　1.1网络安全深度学习基础模型概述

　　1.1.1 LSTM概述

　　长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LATM)是递归神经网络的特殊变体,为解决传统RNN梯度消失问题而设计。LSTM引入了记忆单元与三种门控机制：输入门调节新信息进入程度,遗忘门决定舍弃何种历史信息,输出门控制信息向下一层传递量。LSTM核心在于其精巧的门控系统,允许网络长期保留重要信息并舍弃无关数据,形成选择性记忆机制。这种结构赋予LSTM捕捉长序列依赖性的能力,使其在时序数据处理领域表现卓越。LSTM突破性设计打破了传统模型难以记忆长期依赖关系的局限,在语音识别、文本生成等任务中展现出了强大性能。当处理包含长期依赖关系的复杂序列数据时,LSTM能有效保留远距离信息,捕获深层时序特征,实现高质量预测与分类[2]。

　　1.1.2 CNN概述

　　卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)代表计算机视觉领域的关键架构。CNN是一种具有表征提取和学习能力的前馈神经网络,主要由卷积层、池化层和全连接层等组成,在图像识别等二维数据分类问题中得到了广泛应用。其卷积层应用可学习的滤波器提取输入数据的局部特征,池化层执行降维操作保留显著特征信息,全连接层整合高维特征实现分类预测。CNN的突出优势在于参数共享机制与局部感受野,能够显著降低网络参数量,避免维度灾难。

　　1.1.3 LSTM-CNN模型概述

　　LSTM-CNN混合模型构建了时序特征与空间特征协同提取的深度学习架构,弥合了单一模型在复杂数据处理中的固有局限[3]。该模型在结构设计上采用LSTM网络捕获数据流中的长期依赖关系,采用CNN网络进行局部特征的高效提取。在攻击检测应用场景中,网络流量序列首先经由LSTM单元处理,其记忆状态更新表述如式（1）所示：

　　本文所提“模态”特指网络流量数据的双重表征方式,即时序模态与特征关联模态。前者由LSTM处理10个时间步的序列数据,提取攻击行为的时间演化特征；后者将49维特征向量重组为7×7矩阵,经CNN提取特征间的局部共现模式。同一数据源经不同架构编码后形成128维时序向量与128维空间向量,融合为256维多模态特征表示,基于表征差异的定义,对应深度学习中“模态”作为数据观测视角的广义概念。

　　1.2多模态特征融合与残差网络优化技术

　　多模态特征融合技术旨在整合不同数据源提供的互补信息,构建更为全面的特征表征。在网络安全领域,攻击痕迹往往分散于多种数据形态中,单一模态难以捕获攻击全貌。本研究采用注意力机制引导的特征融合策略,使模型能够自适应赋予不同模态特征动态权重。具体而言,给定来自模态的特征向量,多模态融合过程如式（4）所示：

　　2.2实验结果分析

　　实验评估多模态LSTM-CNN模型与传统单一架构在UNSW-NB15数据集上的性能差异,结果如表1所示。数据显示,提出的多模态残差注意力模型在攻击检测准确率达94.37%,较基础LSTM提升5.62个百分点,F1分值同步提高至0.923。值得关注的是,在处理Reconnaissance类攻击时,多模态架构AUC值达0.986,而传统CNN仅为0.931,体现了时序特征捕获对探测行为识别的关键作用。对比单一模型表现发现,简单LSTM-CNN虽精确率高于纯CNN,但在DoS攻击召回率方面表现略逊,推测因CNN空间特征提取更适用于此类高突发流量特征[5]。实验进一步证实,残差连接确实缓解了梯度消失问题,模型收敛速度提升38%,验证了结构优化的实际效益。多模态融合策略在未知攻击样本测试中表现尤为突出,反映了该架构在实际网络环境中应对新型威胁的潜力。

　　3结语

　　本文构建的多模态深度学习框架有效融合时序分析与空间特征提取能力,实现了攻击面资产确权与风险预测精准建模。注意力机制引导下的异构数据融合策略显著提升了模型对复杂攻击模式的识别能力,残差连接优化则确保深层特征有效传递。研究证实该架构在准确率、F1值与AUC指标上均优于传统单一模型,尤其在未知威胁预测方面表现卓越。未来研究将着力于轻量化模型设计与迁移学习策略,推动安全态势感知技术在资源受限环境的落地应用。

参考文献

　　[1]徐俊康,仲兆满,李梦晗,等.融合多尺度与多任务学习的多模态假新闻检测方法[J].南京大学学报(自然科学),2025,61(4):672-684.

　　[2]蒲晔芬.多模态资源检索与跨模态图谱构建[J].现代电子技术,2025,48(16):133-138.

　　[3]关荐,赵文静.基于循证的深度学习评价：多模态数据的解释分析[J].中国教育信息化,2025,31(7):108-117.

　　[4]孙彬,董双君,吴淼.基于多模态磁共振影像和深度学习的新生儿急性胆红素脑病诊断研究[J].中国数字医学,2025,20(7):64-72.

　　[5]张洁.基于注意力机制算法的深度学习模型入侵检测系统[J].信息系统工程,2025(7):138-141.