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針對(duì)傳統(tǒng)的入侵檢測(cè)方法無(wú)法有效提取網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)特征的問(wèn)題，提岀了一種基于 DSCNN- BILSTM的入侵檢測(cè)方法，該方法引入了深度可分離卷積代替標(biāo)準(zhǔn)卷積從而減少了模型參欻，降低了計(jì)算量，并應(yīng)用雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（ BILSTM提取長(zhǎng)距離依賴信息的特征，充分考慮了前后特征之間的影響。首先，通過(guò)主成分分析法（PCΔ）對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行特征降維，并創(chuàng)新性地將一維網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)仳?yàn)槿S圖像教據(jù);然后，分別運(yùn)用深度可分離卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ DSCNN）和雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（ BILSTM）提取網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的空間特征和時(shí)間特征;最后，利用KυCUr∞教據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與其他傳統(tǒng)的入侵檢測(cè)方法相比，該方法具有更高的準(zhǔn)確率和更低的漏報(bào)率。
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