基于M-DRN多尺度特征提取的入侵检测方法AET-电子技术应用-最丰富的电子设计资源平台

基于M-DRN多尺度特征提取的入侵检测方法
所属分类：技术论文
上传者：zhoubin333
文档大小：503 K
标签： M-DRN 深度学习入侵检测
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文档介绍：针对基于深度学习的入侵检测技术存在准确率低和模型易过拟合问题，提出一种基于多尺度特征提取优化的深度残差网络(Multiscale-Deep Residual Network，M-DRN)模型。该模型在残差网络的残差块中引入多尺度特征提取和因子分解的思想，并采用BN算法提升网络收敛速度。选用NSL-KDD数据集为实验数据训练模型并迭代优化网络参数，利用测试集比较发现该模型在多个评价指标上均有提升。该模型与CNN相比更稳定，与ResNet相比分类准确率提升了3.35%，与RNN-IDS相比训练时间减少了65.2%。实验结果表明，所提出模型具有更好的特征提取能力和更快的收敛速度，不易过拟合。
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