| 基于M-DRN多尺度特征提取的入侵檢測方法 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：503 K | |
| 標簽： M-DRN 深度學習 入侵檢測 | |
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| 文檔介紹：針對基于深度學習的入侵檢測技術(shù)存在準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)集為實驗數(shù)據(jù)訓練模型并迭代優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，利用測試集比較發(fā)現(xiàn)該模型在多個評價指標上均有提升。該模型與CNN相比更穩(wěn)定，與ResNet相比分類準確率提升了3.35%，與RNN-IDS相比訓練時間減少了65.2%。實驗結(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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