典型文献
基于CNN-GRU的智慧校园网络入侵远程检测方法
文献摘要：
为增大最优距离阈值的计算结果,实现对入侵信息参量的远程检测,提出基于CNN-GRU的智慧校园网络入侵远程检测方法.以CNN-GRU网络框架为基础,设置循环控制单元,并联合已获取数据信息参量,求解损失函数表达式,完成基于CNN-GRU的检测原理分析.在入侵信息参量的数据集合中,选择最为适宜的数值指标,并根据其传输行为特征,计算寻优参数的具体数值,完成智慧校园网络入侵远程检测方法的设计.对比实验结果表明,与机器学习型检测方法相比,在CNN-GRU网络作用下,待检入侵信息参量的最优距离阈值指标计算数值更大,可以在远程条件下实现对智慧校园网络入侵行为的准确检测.
文献关键词：
CNN-GRU网络;智慧校园网络;入侵信息;循环控制单元;损失函数;最优距离阈值
中图分类号：
作者姓名：
李刚;付海;赵邵蕾;孙耀文;杨屹
作者机构：
海军潜艇学院,山东 青岛 266199
文献出处：
引用格式：
[1]李刚;付海;赵邵蕾;孙耀文;杨屹-.基于CNN-GRU的智慧校园网络入侵远程检测方法)[J].现代电子技术,2022(23):93-96
A类：
循环控制单元
B类：
GRU,智慧校园网络,网络入侵,远程检测,最优距离阈值,入侵信息,参量,网络框架,获取数据,损失函数,函数表达式,检测原理,原理分析,数据集合,行为特征,学习型,指标计算,算数,入侵行为
AB值：
0.178957
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