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近年来入侵检测模型在多分类任务中存在着分类准确性低的问题,并且受到数据集中攻击类型有限等因素的影响,本文借助深度学习方法,设计一种卷积神经网络(简称CNN)和长短时记忆循环神经网络(简称LSTM)结合的用于网络流量分类的入侵检测模型.
基于网络流量分类的入侵检测研究
【摘 要】
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近年来入侵检测模型在多分类任务中存在着分类准确性低的问题,并且受到数据集中攻击类型有限等因素的影响,本文借助深度学习方法,设计一种卷积神经网络(简称CNN)和长短时记忆循环神经网络(简称LSTM)结合的用于网络流量分类的入侵检测模型.
【机 构】
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沈阳理工大学 辽宁 沈阳 110000
【出 处】
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科学与信息化
【发表日期】
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2020年32期
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