基于組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的物聯(lián)網(wǎng)入侵檢測方法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>322 K
標簽： 物聯(lián)網(wǎng) 入侵檢測 全局特征提取
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文檔介紹：針對物聯(lián)網(wǎng)流量入侵檢測的全局特征提取問題,，對現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法進行了改進,，提出了一種基于組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測方法。首先利用一維密集連接卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)集中流量的空間特征進行提??；然后利用門控循環(huán)神經(jīng)單元進一步提取時序特征，完成對物聯(lián)網(wǎng)流量數(shù)據(jù)的時空特征提??；最后采用UNSW-NB15和Bot-iot數(shù)據(jù)集對組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行多分類訓練和測試,。實驗結(jié)果表明，所提方法在準確率以及其他評價指標方面均有一定的提高,，表明了該方法的有效性,。
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