计算机工程

作者：李晋国, 焦旭斌

单位：上海电力大学 计算机科学与技术学院, 上海 200000

关键词：雾计算,入侵检测,降维,准递归神经网络,并行运算,注意力机制

基金：国家自然科学基金（61702321，U1936213）。

当网络在云数据中心发送和处理数据的延迟较大时，大多实时智能应用程序都难以达到预期效果。雾计算允许这些对延迟敏感的应用程序在边缘设备上运行，这些设备被称为雾节点，其在地理位置上更接近应用程序。然而，雾计算中的雾节点通常计算资源有限，容易受到海量高维异常流量攻击，为此，提出一种特征降维的改进准递归神经网络，并基于该网络构建轻量级入侵检测模型FR-IQRNN。将雾节点采集到的高维攻击样本编码为低维向量以减少冗余特征，利用FR-IQRNN的循环连接捕获低维向量的时间依赖关系，同时在时间步长和小批量维度中实现并行计算，在此基础上，引入注意力机制强化模型对关键特征的提取能力，从而实现雾节点的入侵检测。在公开数据集UNSW_NB15上，FR-IQRNN模型能取得99.51%的准确率、99.23%的精确率以及99.79%的召回率，优于RNN-IDS、AESVM等模型，并且仅需127.94 s便达到95%以上的训练精度。在NSL-KDD数据集上，FR-IQRNN模型获得99.39%的准确率和99.27%的召回率，且在鲁棒性方面表现突出。

来源：2022年第5期

《计算机工程》期刊编辑部

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