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题名双重路由深层胶囊网络的入侵检测系统
被引量:10
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作者
尹晟霖
张兴兰
左利宇
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机构
北京工业大学信息学部
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2022年第2期418-429,共12页
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基金
国家自然科学基金项目(61801008)。
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文摘
深度学习与入侵检测相结合已成为当今网络空间安全的热点话题,面临不稳定的网络安全局势,如何能够准确检测出异常流量是入侵检测的重要任务.入侵数据中的每一条样本包含着多个特征,但并不是每一个特征都会决定样本的最终性质,并且某些特征反而会影响模型的判断能力.为了解决这个问题,提出了一种基于残差的双重路由深层胶囊网络的入侵检测模型.该模型使用深层胶囊网络,增强对特征的识别提取,可提取出更高维度的数据特征;使用混合注意力机制对原始数据进行处理,使模型着重关注影响因素大的特征;通过双重路由算法多方位捕捉基于向量表示的特征,并将特征进行聚类;采取残差连接和设置噪音胶囊2个策略来稳定动态路由的过程,以减轻噪音特征的干扰.最后在NSL-KDD数据集和CICIDS2017数据集上进行实验,结果表明准确率最高可达90.31%和99.23%.
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关键词
入侵检测
混合注意力
动态路由
网络空间安全
胶囊网络
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Keywords
intrusion detection
mixed attention
dynamic routing
security in cyberspace
capsule network
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分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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