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基于深度学习的入侵检测研究

张露璐; 刘勇 沈阳理工大学信息科学与工程学院; 辽宁沈阳110159
入侵检测   卷积神经网络   长短期记忆网络  

摘要:针对网络流量数据具有时间和空间双重特性,提出了混合卷积神经网络和循环卷积神经网络的入侵检测模型。将数据预处理后输入卷积神经网络,用于学习流量数据的空间特征,将所学到的特征输入长短期记忆网络,用于学习流量数据的时序特征。实验表明,混合结构模型准确率,比单独使用卷积神经网络和长短期记忆神经网络的效果好。

简介:《信息与电脑》(CN:11-2697/TP)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。

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