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公开(公告)号：CN110213244A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910402412.0
申请日：2019-05-15
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时空特征融合的网络入侵检测方法，通过创建拥有多个不同尺度卷积核的卷积神经网络联结长短期记忆网络的融合检测模型，采用拥有多个不同尺度卷积核的卷积神经网络对待检测的网络流量数据进行空间域特征提取，然后采用长短期记忆网络继续进行时间域特征提取；然后进行池化操作并最后结合分类器对融合了空间域特征和时间域特征的待检测网络流量数据进行分类处理。本发明在处理高维度、非线性、大数据量的公共数据集具有更高的准确率、更低误报率和漏报率以及优秀的泛化能力。
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