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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>通信網(wǎng)絡(luò)>基于DSCNN-BiLSTM的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法

      基于DSCNN-BiLSTM的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法

      2021-05-31 | pdf | 2.49 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　針對傳統(tǒng)的入侵檢測方法無法有效提取網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)特征的問題，提岀了一種基于 DSCNN- BILSTM的入侵檢測方法，該方法引入了深度可分離卷積代替標(biāo)準(zhǔn)卷積從而減少了模型參欻，降低了計算量，并應(yīng)用雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（ BILSTM提取長距離依賴信息的特征，充分考慮了前后特征之間的影響。首先，通過主成分分析法（PCΔ）對網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進行特征降維，并創(chuàng)新性地將一維網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)仳為三維圖像教據(jù);然后，分別運用深度可分離卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ DSCNN）和雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（ BILSTM）提取網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的空間特征和時間特征;最后，利用KυCUr∞教據(jù)集進行訓(xùn)練、驗證和測試。實驗結(jié)果表明，與其他傳統(tǒng)的入侵檢測方法相比，該方法具有更高的準(zhǔn)確率和更低的漏報率。

      神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù) 網(wǎng)絡(luò)安全
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