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介绍资料

任务书

课题名称： 基于Transformer+CNN的网络入侵检测系统设计与实现

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一、研究背景与意义

1.1 研究背景

随着互联网技术的快速发展，网络攻击手段日益复杂化、隐蔽化。传统入侵检测系统（IDS）主要依赖规则匹配或单一机器学习模型，在面对加密流量、零日攻击和高级持续性威胁（APT）时，检测精度和泛化能力明显不足。

近年来，深度学习在入侵检测领域展现出较强的特征提取能力。其中，CNN 在局部特征捕获方面表现优异，适合提取网络流量中的空间特征（如包头字段的局部模式）；Transformer 凭借自注意力机制，能够建模流量序列中的长距离依赖关系，适合捕获时间维度上的全局上下文信息。两者融合有望实现 局部+全局 的互补特征提取，提升检测性能。

1.2 研究意义

维度	意义
理论层面	探索CNN与Transformer在网络流量特征融合中的协同机制，丰富深度学习入侵检测的方法论
应用层面	构建高精度、低误报率的入侵检测系统，为网络安全防护提供实用工具
技术层面	解决单一模型在加密流量和未知攻击场景下检测能力不足的问题

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二、研究内容与目标

2.1 研究目标

设计并实现一个基于 Transformer+CNN 融合架构 的网络入侵检测系统，在 CIC-IDS2017 / NSL-KDD 等公开数据集上，实现：

• 二分类检测准确率 ≥ 98%
• 多分类检测准确率 ≥ 95%
• 误报率（FPR）控制在 2% 以内
• 单条样本推理延迟 ≤ 5ms

2.2 研究内容

序号	内容	说明
1	网络流量数据预处理	缺失值处理、特征编码（数值归一化+类别One-Hot/Embedding）、序列构造
2	CNN特征提取模块	使用1D-CNN提取流量特征的局部空间模式（如端口、标志位组合）
3	Transformer特征提取模块	使用Encoder结构建模流量序列的全局时序依赖关系
4	特征融合策略设计	设计CNN输出与Transformer输出的融合方式（拼接/注意力加权/门控机制）
5	分类决策层	全连接层+Softmax，输出攻击类别概率
6	系统集成与部署	封装为可运行的检测服务，支持pcap流量实时检测

---

三、技术路线与方法

3.1 总体架构

1原始流量数据
2    │
3    ▼
4[数据预处理] ──→ 数值特征 + 类别特征编码 ──→ 序列化输入
5    │
6    ▼
7┌─────────────────────────────┐
8│      双路特征提取             │
9│                             │
10│  ┌─────────┐  ┌──────────┐  │
11│  │ 1D-CNN  │  │Transformer│  │
12│  │ 局部特征 │  │ 全局特征   │  │
13│  └────┬────┘  └─────┬────┘  │
14│       │              │       │
15│       ▼              ▼       │
16│   ┌──────────────────────┐   │
17│   │    特征融合层         │   │
18│   │  (Concat + Attention) │   │
19│   └──────────┬───────────┘   │
20│              ▼               │
21│   ┌──────────────────────┐   │
22│   │   分类头 (FC+Softmax) │   │
23│   └──────────┬───────────┘   │
24│              ▼               │
25│        攻击类型判定           │
26└─────────────────────────────┘
27

3.2 关键技术方案

模块	技术选型	理由
CNN分支	1D-CNN，3层卷积核(3,5,7)，ReLU+BatchNorm+MaxPool	多尺度卷积核捕获不同长度的局部特征模式
Transformer分支	2层Encoder，4头自注意力，d_model=128	轻量设计，平衡精度与推理速度
融合方式	拼接后经Cross-Attention融合	让两路特征相互关注，优于简单Concat
损失函数	Focal Loss	缓解攻击样本与正常样本的类别不平衡问题
优化器	AdamW，lr=1e-4，Cosine退火	稳定训练，防止过拟合

3.3 数据集

数据集	样本量	攻击类型数	用途
CIC-IDS2017	~2,800,000	14	主训练集
NSL-KDD	125,973	4	对比验证
UNSW-NB15	175,341	9	泛化性测试

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四、预期成果

成果类型	具体内容
模型文件	训练完成的Transformer+CNN融合模型权重（.pth）
源代码	完整的训练/推理/评估代码（Python + PyTorch）
检测系统	可部署的入侵检测服务（Flask/FastAPI封装）
任务书/报告	本文档 + 结题报告 + 技术文档
对比实验	与单独CNN、单独Transformer、传统ML方法的对比结果表

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五、进度安排

阶段	时间	任务
第一阶段	第1-2周	文献调研、数据集下载与探索性分析、环境搭建
第二阶段	第3-4周	数据预处理管道开发、基线模型（单独CNN/Transformer）训练与评估
第三阶段	第5-7周	融合模型设计、实验调参、消融实验
第四阶段	第8-9周	系统集成、实时性测试、对比实验完成
第五阶段	第10周	撰写报告、整理成果、准备答辩

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六、参考文献

序号	文献
[1] Vaswani A, et al. Attention Is All You Need[C]. NeurIPS, 2017.
[2] Shone N, et al. A Deep Learning Approach to Network Intrusion Detection[J]. IEEE TETC, 2018.
[3] Li Y, et al. Transformer-based Network Intrusion Detection[C]. IEEE ICC, 2022.
[4] Sharafaldin I, et al. Toward Generating a New Intrusion Detection Dataset and Intrusion Traffic Characterization[C]. ICISS, 2018.
[5] Lin T Y, et al. Focal Loss for Dense Object Detection[C]. ICCV, 2017.

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