基于ResNet和双向LSTM融合的物联网入侵检测分类模型构建与优化研究

来源 :湖南大学学报(自然科学版) | 被引量 : 6次 | 上传用户：yvhtoss

【摘要】

：

为提高物联网入侵检测模型的综合性能,将残差神经网络(Residual Networks,ResNet)与双向长短时记忆(Long-Short Term Memory,LSTM)网络融合,构建物联网入侵检测分类模型.针对大规模物联网流量快速批量处理问题,在对原始数据进行清洗、转换等预处理基础上,提出将多条流量样本转换为灰度图,并利用基于ResNet和双向LSTM融合的深度学习方法构建物联网入侵检测分

【作者】

：

陈红松陈京九

【机构】

：

北京科技大学计算机与通信工程学院

【出处】

：

湖南大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2020年08期

【关键词】

：

入侵检测残差网络双向LSTM网络图像分类物联网 intrusion detectionResidual Networks(ResNet)bidirect

【基金项目】

：

国家社会科学基金资助项目(18BGJ071)

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