基于殘差網(wǎng)絡和深度學習的入侵檢測方法研究 | |
所屬分類:技術論文 | |
上傳者:zhoubin333 | |
文檔大?。?span>1415 K | |
標簽: 入侵檢測 殘差網(wǎng)絡 一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 | |
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文檔介紹:針對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)攻擊流量特征復雜以及深層神經(jīng)網(wǎng)絡易發(fā)生退化的問題,,提出了一種基于殘差網(wǎng)絡和深度學習的入侵檢測方法,,實現(xiàn)了將一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與門控循環(huán)單元殘差連接的網(wǎng)絡模型,。使用CSECICIDS2018數(shù)據(jù)集和密西西比州大學的天然氣管道數(shù)據(jù)集進行實驗,,結果表明,,此方法在各個評價指標上均優(yōu)于其他經(jīng)典機器學習算法,,具有較好檢測性能和泛化能力,,證明了其在工業(yè)網(wǎng)絡環(huán)境中的可靠性及應用價值。 | |
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