資料介紹
針對傳統(tǒng)的入侵檢測方法無法有效提取網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)特征的問題,提出了一種基于 DSCNN- BILSTM的入侵檢測方法,該方法引入了深度可分離卷積代替標(biāo)準(zhǔn)卷積從而減少了模型參數(shù),降低了計(jì)算量,并應(yīng)用雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)( BILSTM提取長距離依賴信息的特征,充分考慮了前后特征之間的影響。首先,通過主成分分析法(PCA)對網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行特征降維,并創(chuàng)新性地將一維網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為三維圖像數(shù)據(jù);然后,分別運(yùn)用深度可分離卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( DSCNN和雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)( Bilstm)提取網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的空間特征和時間特征;最后,利用 KDDCUP99數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練、驗(yàn)證和測試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與其他傳統(tǒng)的入侵檢測方法相比,該方法具有更高的準(zhǔn)確率和更低的漏報(bào)率。
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