基于CNN⁃GRU的智慧校园网络入侵远程检测方法

为增大最优距离阈值的计算结果,实现对入侵信息参量的远程检测,提出基于CNN⁃GRU的智慧校园网络入侵远程检测方法。以CNN⁃GRU网络框架为基础,设置循环控制单元,并联合已获取数据信息参量,求解损失函数表达式,完成基于CNN⁃GRU的检测原理分析。在入侵信息参量的数据集合中,选择最为适宜的数值指标,并根据其传输行为特征,计算寻优参数的具体数值,完成智慧校园网络入侵远程检测方法的设计。对比实验结果表明,与机器学习型检测方法相比,在CNN⁃GRU网络作用下,待检入侵信息参量的最优距离阈值指标计算数值更大,可以在远程条件下实现对智慧校园网络入侵行为的准确检测。