文档名：基于GRU与特征嵌入的网络入侵检测
当前基于神经网络的入侵检测方法并没有将数据分类信息考虑在内,无法有效利用网络流量数据的时序信息,为此将门控循环单元(gatedrecurrentunit,GRU)和基于分类信息的特征嵌入技术结合起来,构建了基于GRU与特征嵌入的网络入侵检测模型.利用UNSW-NB15数据集进行模型仿真实验,结果表明该模型提高了对入侵攻击的检测率,为入侵检测中大规模数据的处理提供了一种全新的思路.
作者：颜亮姬少培刘栋谢建武
作者单位：中国电子科技集团公司第三十研究所,四川成都610041
母体文献：CCF第35届中国计算机应用大会论文集
会议名称：CCF第35届中国计算机应用大会
会议时间：2020年10月16日
会议地点：湖北襄阳
主办单位：中国计算机学会
语种：chi
分类号：
关键词：计算机网络 入侵检测 门控循环单元 特征嵌入
在线出版日期：2022年9月21日
基金项目：
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