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基于CNN-LSTM混合模型的入侵检测算法研究
基于CNN-LSTM混合模型的入侵检测算法研究
作者:
郑伟发
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
入侵检测
CNN
LSTM
摘要:
本文通过CNN提取网络数据连接基本特征,并将卷积运算后输出的高级特征作为LSTM网络的输入参数进行长序列预测,有效地解决LSTM的输入序列特征难题.本文以KDD99训练集进行模型训练和测试,实验证明本文设计CNN-LSTM混合模型有较高的准确率和F1值.
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文献信息
篇名
基于CNN-LSTM混合模型的入侵检测算法研究
来源期刊
网络安全技术与应用
学科
关键词
入侵检测
CNN
LSTM
年,卷(期)
2020,(5)
所属期刊栏目
安全模型、算法与编程
研究方向
页码范围
61-64
页数
4页
分类号
字数
3005字
语种
中文
DOI
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作者信息
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姓名
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郑伟发
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节点文献
入侵检测
CNN
LSTM
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
网络安全技术与应用
主办单位:
北京大学出版社
出版周期:
月刊
ISSN:
1009-6833
CN:
11-4522/TP
开本:
大16开
出版地:
北京市
邮发代号:
2-741
创刊时间:
2001
语种:
chi
出版文献量(篇)
13340
总下载数(次)
61
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