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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>一種基于DSCNN-BILSTM的入侵檢測方法

      一種基于DSCNN-BILSTM的入侵檢測方法

      2021-04-16 | rar | 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)絡流量數(shù)據(jù)特征的問題，提出了一種基于 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準卷積從而減少了模型參數(shù)，降低了計算量，并應用雙向長短期記憶網(wǎng)絡（ 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（PCA）對網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)進行特征降維，并創(chuàng)新性地將一維網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)轉化為三維圖像數(shù)據(jù);然后，分別運用深度可分離卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（ DSCNN和雙向長短期記憶網(wǎng)絡（ Bilstm）提取網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)的空間特征和時間特征;最后，利用 KDDCUP99數(shù)據(jù)集進行訓練、驗證和測試。實驗結果表明，與其他傳統(tǒng)的入侵檢測方法相比，該方法具有更高的準確率和更低的漏報率。

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