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《計算機工程與設計》 2020年07期
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改進的基于BiLSTM的網絡入侵檢測方法

周航  凌捷  
【摘要】:針對傳統的基于機器學習的網絡入侵檢測技術存在準確率偏低和泛化能力較差的問題,提出一種改進的基于BiLSTM的網絡入侵檢測方法,融合BiLSTM和Batch Normalization機制的優點,更好解析數據之間潛在的聯系。在NSLKDD的兩個數據集上的實驗結果表明,與循環神經網絡入侵檢測方法相比,在二分類實驗的兩個測試集中的準確率分別提高了2.9%和8.41%,五分類實驗中的準確率也有所提高。

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