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(shù)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CSECICIDS2018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(jié)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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