【摘 要】
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针对传统的入侵检测方法无法有效提取网络流量数据特征的问题,提出了一种基于DSCNN-BiLSTM的入侵检测方法,该方法引入了深度可分离卷积代替标准卷积从而减少了模型参数,降低
【机 构】
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沈阳建筑大学信息与控制工程学院,中国科学院沈阳自动化研究所数字工厂研究室
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针对传统的入侵检测方法无法有效提取网络流量数据特征的问题,提出了一种基于DSCNN-BiLSTM的入侵检测方法,该方法引入了深度可分离卷积代替标准卷积从而减少了模型参数,降低了计算量,并应用双向长短期记忆网络(BiLSTM)提取长距离依赖信息的特征,充分考虑了前后特征之间的影响。首先,通过主成分分析法(PCA)对网络流量数据进行特征降维,并创新性地将一维网络流量数据转化为三维图像数据;然后,分别运用深度可分离卷积神经网络(DSCNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)提取网络流量数据的空间特征和时间特征
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