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一种基于深度可分离卷积和注意力机制的入侵检测方法
被引量:
2
1
作者
张志飞
刘峰
+3 位作者
葛祎阳
李烁
张煜
熊轲
《物联网学报》
2023年第1期49-59,共11页
为提高网络入侵检测中多分类的准确率,提出了一种基于深度可分离卷积和注意力机制的入侵检测方法。该方法通过深度可分离卷积、长短期记忆网络组成级联结构,提高了模型对数据中空间和时间特征的提取能力;进一步融入混合域注意力机制完...
为提高网络入侵检测中多分类的准确率,提出了一种基于深度可分离卷积和注意力机制的入侵检测方法。该方法通过深度可分离卷积、长短期记忆网络组成级联结构,提高了模型对数据中空间和时间特征的提取能力;进一步融入混合域注意力机制完善特征提取过程,提高了模型的检测能力。为了解决在中小样本上检测率低的问题,设计了一种基于变分自编码器和生成对抗网络的数据平衡策略,能有效应对网络数据集的数据不平衡现象,提升了所提检测方法的适应性。在CICIDS-2017、NSL-KDD和UNSW-NB15数据集上的实验结果表明,所提方法能够取得99.80%、99.32%、83.87%的准确率,检测准确率分别提高了0.6%、0.5%、2.3%。
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关键词
深度学习
入侵检测
注意力机制
生成对抗网络
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题名
一种基于深度可分离卷积和注意力机制的入侵检测方法
被引量:
2
1
作者
张志飞
刘峰
葛祎阳
李烁
张煜
熊轲
机构
北京交通大学计算机与信息技术学院高速铁路网络管理教育部工程研究中心
北京交通大学轨道交通安全协同创新中心
北京交通大学移动专用网络国家工程研究中心
国网能源研究院有限公司
出处
《物联网学报》
2023年第1期49-59,共11页
基金
中央高校基本科研业务费资助项目(No.2022JBZY021)
国家自然科学基金资助项目(No.62071033)。
文摘
为提高网络入侵检测中多分类的准确率,提出了一种基于深度可分离卷积和注意力机制的入侵检测方法。该方法通过深度可分离卷积、长短期记忆网络组成级联结构,提高了模型对数据中空间和时间特征的提取能力;进一步融入混合域注意力机制完善特征提取过程,提高了模型的检测能力。为了解决在中小样本上检测率低的问题,设计了一种基于变分自编码器和生成对抗网络的数据平衡策略,能有效应对网络数据集的数据不平衡现象,提升了所提检测方法的适应性。在CICIDS-2017、NSL-KDD和UNSW-NB15数据集上的实验结果表明,所提方法能够取得99.80%、99.32%、83.87%的准确率,检测准确率分别提高了0.6%、0.5%、2.3%。
关键词
深度学习
入侵检测
注意力机制
生成对抗网络
Keywords
deep learning
intrusion detection
attention mechanism
generative adversarial network
分类号
TN915.08 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
一种基于深度可分离卷积和注意力机制的入侵检测方法
张志飞
刘峰
葛祎阳
李烁
张煜
熊轲
《物联网学报》
2023
2
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