入侵检测模型

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基于强化学习的医院网络入侵检测模型性能试验
《互联网周刊》2025年第9期39-41,共3页张子豪 禤岳斌 
本研究旨在构建并验证基于强化学习的医院网络入侵检测模型的性能。通过详细阐述强化学习概念,进行数据预处理,并建立包含状态空间、动作空间、奖励函数、状态转移、策略学习的入侵检测模型。通过在高性能服务器环境下进行实验,对不同...
关键词：强化学习 医院网络 入侵检测 性能试验 
基于深度神经网络的低时延的入侵检测模型
《传感器与微系统》2025年第3期84-88,共5页杨洪朝 谢英辉 张占 梁芮 
湖南省自然科学基金项目资助(2022JJ60103);国家自然科学基金资助项目(7217010719,72171026);中国高校产学研创新基金—新一代信息技术创新项目(2021ITA10023);湖南省科普专题项目(2022ZK4045);湖南省社会科学成果评审委员会项目(XSP24YBC538);长沙市自然科学基金(kq2208240);湖南省教育厅科学研究项目(22C1439,23C1075,23C1076)。
为适应物联网(IoT)节点计算能力不足和易受网络攻击等特点,提出融合生成对抗网络(GAN)和长短期记忆网络(LSTM)的低时延的入侵检测模型(GAN-LLD),使模型更好适应IoT对资源的苛刻需求。GAN-LLD模型采用雾结构,将检测模型部署在雾层,进而...
关键词：物联网 入侵检测模型 生成对抗网络 重构损失 检测时延 
基于自注意力图池化和KP E-GraphSAGE的网络入侵检测模型
《保密科学技术》2025年第3期63-70,共8页王德广 刘秋宝 
针对当前网络入侵检测系统在处理复杂网络拓扑结构和数据不平衡问题上的不足,本文提出了一种基于自注意力图池化和KP E-GraphSAGE的网络入侵检测模型,通过引入自注意力图池化和KP E-GraphSAGE算法,以更好地捕捉网络流量中的关键特征。首...
关键词：入侵检测 E-GraphSAGE 自注意力图池化特征提取 
融合改进堆叠编码器和多层BiLSTM的入侵检测模型
《计算机工程与应用》2025年第3期306-314,共9页陈虹 姜朝议 金海波 武聪 卢健波 
国家自然科学基金(62173171);辽宁省教育厅科研项目(LJKFZ20220198)。
针对基于机器学习入侵检测模型需要大量特征工程,且对不平衡数据处理欠佳,导致检测率低、误报率高等问题。构建了一种SE-MBL的入侵检测模型。采用自适应合成采样(ADASYN)方法对少数类样本进行样本扩展,解决数据不平衡问题,形成相对对称...
关键词：网络安全 入侵检测 数据不平衡 数据降维 多层BiLSTM 
融合GSDE与GRU的计算机网络安全入侵检测模型研究
《重庆科技大学学报(自然科学版)》2025年第1期99-106,共8页姚孝生 
安徽省省级科研重点项目(自然科学类)“基于集成学习的多模态虚假新闻检测技术”(2024AH051545)。
为了提升计算机网络安全防护能力,提出了一种融合广义状态相关探索(GSDE)与门控循环单元(GRU)的计算机网络安全入侵检测模型。模拟网络入侵过程,设定计算机网络安全入侵检测标准。动态采集计算机网络流量、用户行为及网络日志等运行数据...
关键词：GSDE算法 GRU算法 计算机网络 安全入侵 入侵检测模型 
一种基于自编码器降维的神经卷积网络入侵检测模型
《电信科学》2025年第2期129-138,共10页孙敬 丁嘉伟 冯光辉 
教育部产学合作协同育人项目(No.220602236285739);2024年度河南省高等教育教学改革研究与实践项目(本科教育类)(No.2024SJGLX0584)。
为了提升入侵检测的准确率,鉴于自编码器在学习特征方面的优势以及残差网络在构建深层模型方面的成熟应用,提出一种基于特征降维的改进残差网络入侵检测模型(improved residual network intrusion detection model based on feature dim...
关键词：网络攻击 入侵检测模型 堆叠降噪稀疏自编码器 卷积注意力机制 残差网络 
不平衡数据下面向包粒度应用层负载的轻量化入侵检测模型
《小型微型计算机系统》2025年第2期465-473,共9页杨毅铭 陈世平 
国家自然基金项目(61472256,61170277)资助;上海理工大学科技发展基金项目(16KJFZ035,2017KJFZ033)资助;沪江基金项目(A14006)资助。
网络入侵检测是一种重要的网络安全方案.目前网络入侵检测模型都有较高精确度,但是模型复杂,参数量和计算量较大.针对该问题,设计了一种新的基于包粒度应用层负载的网络入侵检测一维卷积轻量模型.本文首先对UNSWNB15数据集的原始流量文...
关键词：入侵检测 一维卷积神经网络 深度可分离卷积 全局上下文注意力机制 类别平衡 
融合改进TCN与DRSN的IoT入侵检测模型
《小型微型计算机系统》2025年第2期474-481,共8页赵建 姜伟 
国家自然科学基金面上项目(61872104)资助;黑龙江省教育厅科研项目(11551124)资助;哈尔滨师范大学研究生创新工程项目(HSDSSCX2023-10)资助。
入侵检测系统已逐步成为物联网安全的重要防护手段.然而,现有物联网入侵检测模型的样本数据存在类别不平衡、特征提取不足等问题,这导致了对于小类别攻击的低识别率与较低的精确率.因此,本文提出了一种融合改进时域卷积网络与深度残差...
关键词：物联网 入侵检测 时域卷积网络 深度残差收缩网络 样本不平衡 焦点损失函数 
基于时间卷积网络的无监督入侵检测模型
《电信科学》2025年第1期164-173,共10页廖金菊 丁嘉伟 冯光辉 
教育部产学合作协同育人项目(No.220602236285739);广东省自然科学基金面上项目(No.2022A1515011386)。
现有的多数入侵检测模型通过长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络评估数据之间的时间依赖性。然而,LSTM网络处理序列数据增加了训练模型的计算复杂度和存储成本。为此,提出了基于多头注意力机制和时间卷积网络的无监督入侵检...
关键词：入侵检测模型 长短期记忆网络 生成对抗网络 多头注意力机制 时间卷积网络 
面向车联网的基于卷积神经网络的入侵检测模型
《电信科学》2024年第12期51-62,共12页张锐 
河南省科技攻关项目(No.212102210515)。
为了提高车联网入侵检测的准确率,提出了基于超参数优化卷积神经网络的集成的入侵检测系统(hyper-parameter optimization convolution neural network-based ensemble Intrusion detection system,CNES)模型。CNES模型利用卷积神经网...
关键词：车联网 入侵检测 卷积神经网络 粒子群优化算法 集成学习 
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