【摘 要】
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针对局域网异常流量检测,提出了一种基于全连接循环神经网络的检测技术.全连接循环神经网络不仅考虑到神经元当前时刻的状态,也顾及到相邻时刻的神经元状态对模型数据训练产生的影响,确保神经元状态的连续性.为避免模型训练中梯度出现损失过快的情况,基于小批量梯度下降算法调整数据训练的收敛方向;当中间隐含层级神经元过多而增加系统消耗和模式复杂度时,利用GRU替代神经元保持神经网络的性能,并改善模型的训练和预测性能.实验结果显示,提出的检测技术的模型损失函数值与目标值趋近,且检测率指标值、假阳性率指标值和检测精度指标值都
【机 构】
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闽西职业技术学院,福建 龙岩 364021
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针对局域网异常流量检测,提出了一种基于全连接循环神经网络的检测技术.全连接循环神经网络不仅考虑到神经元当前时刻的状态,也顾及到相邻时刻的神经元状态对模型数据训练产生的影响,确保神经元状态的连续性.为避免模型训练中梯度出现损失过快的情况,基于小批量梯度下降算法调整数据训练的收敛方向;当中间隐含层级神经元过多而增加系统消耗和模式复杂度时,利用GRU替代神经元保持神经网络的性能,并改善模型的训练和预测性能.实验结果显示,提出的检测技术的模型损失函数值与目标值趋近,且检测率指标值、假阳性率指标值和检测精度指标值都要优于现有检测技术.
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