| 基于M-DRN多尺度特征提取的入侵檢測(cè)方法 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大?。?span>503 K | |
| 標(biāo)簽： M-DRN 深度學(xué)習(xí) 入侵檢測(cè) | |
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| 文檔介紹：針對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的入侵檢測(cè)技術(shù)存在準(zhǔn)確率低和模型易過擬合問題，提出一種基于多尺度特征提取優(yōu)化的深度殘差網(wǎng)絡(luò)(Multiscale-Deep Residual Network，M-DRN)模型。該模型在殘差網(wǎng)絡(luò)的殘差塊中引入多尺度特征提取和因子分解的思想，并采用BN算法提升網(wǎng)絡(luò)收斂速度。選用NSL-KDD數(shù)據(jù)集為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型并迭代優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，利用測(cè)試集比較發(fā)現(xiàn)該模型在多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)上均有提升。該模型與CNN相比更穩(wěn)定，與ResNet相比分類準(zhǔn)確率提升了3.35%，與RNN-IDS相比訓(xùn)練時(shí)間減少了65.2%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出模型具有更好的特征提取能力和更快的收斂速度，不易過擬合。 | |
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