典型文献
基于双重注意力的入侵检测系统
文献摘要：
在当今互联网飞速发展的时代,人们在网络中信息交互的次数日益增多,使得网络安全显得尤为重要.文章以增强模型检测异常流量的能力为研究目的,提出一种基于注意力机制的胶囊网络模型.在特征提取阶段和动态路由阶段分别融入注意力机制,增强了模型提取关键特征的能力,提升了在入侵检测任务中的准确率.在NSL-KDD数据集和CICDS2017数据集进行实验,结果表明文章所提模型在泛化能力方面高于其他模型,在CICIDS2017的测试集上,准确率达97.56％;在NSL-KDD的测试集上,准确率可达95.88％.相较于其他传统常用的入侵检测模型,效率有显著提升.
文献关键词：
深度学习;入侵检测;胶囊网络;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
刘烁;张兴兰
作者机构：
北京工业大学信息学部,北京 100124
文献出处：
引用格式：
[1]刘烁;张兴兰-.基于双重注意力的入侵检测系统)[J].信息网络安全,2022(01):80-86
A类：
CICDS2017
B类：
双重注意力,入侵检测系统,网飞,中信,信息交互,数日,增强模型,模型检测,异常流量,研究目的,注意力机制,胶囊网络,动态路由,关键特征,NSL,KDD,明文,泛化能力,CICIDS2017,测试集,入侵检测模型
AB值：
0.407853
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