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發(fā)視頻基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測
2021-05-19 |
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資料介紹
針對網(wǎng)絡(luò)入侵檢測準確率偏低而誤報率偏高的問題，提出一種融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與雙向長短期記憶（ BILSTM）網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法。對 Kddcup99數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理，并分別使用CNN模型、 BILSTM模型提取局部特征和長距離依賴特征，通過注意力機制計算特征的重要性，利用 softmax分類器獲得最終的分類結(jié)果實驗結(jié)果表明，與基于CNN和基于LSTM的方法相比，該方法的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測效果較好，其準確率可提高至95.0%，誤檢率可降低至5.1%。
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