融合CNN-GRU和Transformer的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法

摘要： 隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展及其在軍事領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，入侵檢測(cè)技術(shù)對(duì)系統(tǒng)安全起著重要作用。針對(duì)傳統(tǒng)入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)集類別不平衡問(wèn)題，提出一種融合卷積門控循環(huán)單元（CNN-GRU）和基于自注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（Transformer）的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法 CGT(CNN-GRU Transformer)，該方法針對(duì)雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）只考慮時(shí)序特征而忽略空間特征且參數(shù)較多的特點(diǎn)... （共7頁(yè)）