计算机工程

作者：刘月峰, 蔡爽, 杨涵晰, 张晨荣

单位：内蒙古科技大学 信息工程学院, 内蒙古 包头 014010

关键词：深度学习,卷积神经网络,双向长短期记忆,注意力机制,入侵检测

基金：国家自然科学基金（51565046）；内蒙古自然科学基金（2018MS06019）。

针对网络入侵检测准确率偏低而误报率偏高的问题，提出一种融合卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆（BiLSTM）网络的网络入侵检测方法。对KDDcup99数据集进行预处理，并分别使用CNN模型、BiLSTM模型提取局部特征和长距离依赖特征，通过注意力机制计算特征的重要性，利用softmax分类器获得最终的分类结果。实验结果表明，与基于CNN和基于LSTM的方法相比，该方法的网络入侵检测效果较好，其准确率可提高至95.0%，误检率可降低至5.1%。

来源：2019年第12期

《计算机工程》期刊编辑部

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