典型文献
基于组合神经网络的物联网入侵检测方法
文献摘要：
针对物联网流量入侵检测的全局特征提取问题,对现有的网络入侵检测方法进行了改进,提出了一种基于组合神经网络的入侵检测方法.首先利用一维密集连接卷积神经网络对数据集中流量的空间特征进行提取;然后利用门控循环神经单元进一步提取时序特征,完成对物联网流量数据的时空特征提取;最后采用UNSW-NB15和Bot-iot数据集对组合神经网络模型进行多分类训练和测试.实验结果表明,所提方法在准确率以及其他评价指标方面均有一定的提高,表明了该方法的有效性.
文献关键词：
物联网;入侵检测;全局特征提取;组合神经网络;多分类
中图分类号：
作者姓名：
曾凡锋;谢世游;王景中
作者机构：
北方工业大学 信息学院,北京 100144
文献出处：
引用格式：
[1]曾凡锋;谢世游;王景中-.基于组合神经网络的物联网入侵检测方法)[J].网络安全与数据治理,2022(10):42-48
A类：
iot
B类：
入侵检测方法,全局特征提取,网络入侵检测,密集连接卷积神经网络,中流,空间特征,门控,时序特征,流量数据,时空特征提取,UNSW,NB15,Bot,组合神经网络模型,多分类,分类训练
AB值：
0.29496
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