【摘 要】
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针对基于深度学习的入侵检测技术存在准确率低和模型易过拟合问题,提出一种基于多尺度特征提取优化的深度残差网络(Multiscale-Deep Residual Network,M-DRN)模型。该模型在
【机 构】
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哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院,上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室
【基金项目】
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上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室开放课题(AGK2015003),河南省高等学校重点科研项目(21A413001),河南省科技攻关项目(212102310991)
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针对基于深度学习的入侵检测技术存在准确率低和模型易过拟合问题,提出一种基于多尺度特征提取优化的深度残差网络(Multiscale-Deep Residual Network,M-DRN)模型。该模型在残差网络的残差块中引入多尺度特征提取和因子分解的思想,并采用BN算法提升网络收敛速度。选用NSL-KDD数据集为实验数据训练模型并迭代优化网络参数,利用测试集比较发现该模型在多个评价指标上均有提升。该模型与CNN相比更稳定,与ResNet相比分类准确率提升了3.35%,与RNN-IDS相比训练时间减少了65.
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