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基于深度卷积神经网络的无线通信网络异常攻击检测
文献摘要：
为了解决无线通信网络异常攻击检测的准确率和查全率低等问题,提出一种基于深度卷积神经网络的无线通信网络异常攻击检测方法.设计卷积神经网络,提取并处理无线通信网络日志特征;构建深度卷积神经网络模型,将日志特征作为模型输入值,引入非线性激活函数进行模型学习;确定各层级参数,构建异常攻击检测框架,设置检测步骤,以实现无线通信网络异常攻击检测.实验结果表明,该方法的分类精度高、训练损失小,准确率、查全率、误报率平均值分别为 99.96%、99.94%和0.01%,具有一定的可行性和较高的应用价值.
文献关键词：
卷积神经网络;无线通信网络;异常攻击;网络日志;二值化处理
中图分类号：
作者姓名：
谭伦荣;王辉
作者机构：
淮南师范学院 计算机学院,安徽 淮南 232001
文献出处：
引用格式：
[1]谭伦荣;王辉-.基于深度卷积神经网络的无线通信网络异常攻击检测)[J].重庆科技学院学报（自然科学版）,2022(06):60-64
A类：
B类：
深度卷积神经网络,无线通信网络,通信网络异常,异常攻击检测,决无,查全率,并处,网络日志,卷积神经网络模型,模型输入,激活函数,模型学习,检测框架,分类精度,误报率,二值化处理
AB值：
0.160734
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