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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于人工鱼群特征选择和深度学习的网络入侵检测方法，涉及网络安全技术领域，解决了现有技术中入侵检测的性能不高，没有考虑到特征维度，不能有效减少特征维度的问题，该方法包括：获取待检测网络流量数据集，并利用数据降维方法对待检测网络流量数据集进行降维，得到降维后的待检测网络流量数据集；将降维后的待检测网络流量数据集输入至训练完成的TBM‑FL模型中，得到检测结果；其中，TBM‑FL模型构建包括：依次连接的Transformer编码层、BiLSTM层和多层感知器MLP层；该方法实现了对特征进行筛选，且检测结果准确率高。
主权项：1.一种基于人工鱼群特征选择和深度学习的网络入侵检测方法，其特征在于，包括：获取待检测网络流量数据集，并利用数据降维方法对所述待检测网络流量数据集进行降维，得到降维后的待检测网络流量数据集；将所述降维后的待检测网络流量数据集输入至训练完成的TBM-FL模型中，得到检测结果；其中，所述TBM-FL模型构建包括依次连接的Transformer编码层、BiLSTM层和多层感知器MLP层。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 基于人工鱼群特征选择和深度学习的网络入侵检测方法
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