融合CNN-BiLSTM和注意力机制的网络入侵检测方法探究

• 作者: 杜坤 黄永林 罗振宇
• 来源期刊: 无线互联科技
• 关键词: 网络入侵检测 CNN BiLSTM 注意力机制
• 年，卷（期）: 2021,（24）
• 所属期刊栏目: 网络地带
• 页码范围: 21-22
• 页数: 2页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6944.2021.24.009

摘要

入侵检测系统可以识别出网络流量中的攻击行为,是网络安全的重要手段之一.为提高网络入侵检测的准确率,文章利用分层的CNN和BiLSTM网络提取网络流量数据的时空特征,注意力机制筛选分类关键特征,提出一种融合CNN-BiLSTM与注意力机制的网络入侵检测方法.NSL-KDD数据集实验表明,该方法有效提高了入侵检测准确率,降低了误报率.