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公开(公告)号：CN113660196A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110744826.9
申请日：2021-07-01
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的网络流量异常检测方法及装置，对训练数据集进行预处理，采用预处理后的训练数据集训练构建的MSCNN‑SLSTM混合神经网络，所述MSCNN‑SLSTM混合神经网络依次包括两个串接的一维多尺度卷积层、一个最大池化层、两个并列的堆叠式长短期记忆网络、一个全连接层以及分类层；采用训练好的MSCNN‑SLSTM混合神经网络对网络流量进行检测，输出检测结果。本发明将MSCNN与SLSTM神经网络结合在一起学习原始网络数据流的时空特征，有效地提高了入侵检测的准确率。
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