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基于深度学习的物联网入侵检测研究
文献摘要：
针对传统物联网入侵检测准确率低、速度慢、适应性差等缺点,提出一种基于深度学习的物联网入侵检测方法.对物联网入侵检测数据集进行预处理操作,使用主成分分析方法对数据集进行降维处理,提取到关键数据集关键特征;将其输入到深度学习网络之中,输出得到攻击类型输出;最后,通过参数调优得到最佳物联网入侵检测分类器,并进行仿真实验.结果表明,深度学习网络能提高物联网攻击数据检测精度和运行效率,提升物联网安全性.
文献关键词：
入侵检测;深度学习;降维;特征;分类器
中图分类号：
作者姓名：
陈肖;张佳伟
作者机构：
保定市国土资源局 竞秀区分局,河北 保定 071000;河北软件职业技术学院,河北 保定 071000
文献出处：
引用格式：
[1]陈肖;张佳伟-.基于深度学习的物联网入侵检测研究)[J].河北软件职业技术学院学报,2022(04):15-18
A类：
B类：
检测准确率,速度慢,入侵检测方法,检测数据集,主成分分析方法,降维处理,取到,关键数据,关键特征,深度学习网络,出得,参数调优,检测分类,分类器,数据检测,检测精度,物联网安全
AB值：
0.316979
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