基于元學習的多頭注意力時序卷積的入侵檢測
所屬分類:技術論文
上傳者:zhoubin333
文檔大?。?span>1099 K
標簽: 入侵檢測 元學習 多頭注意力機制
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文檔介紹:為解決現有入侵檢測方法在高階依賴關系挖掘,處理時序特征和應對新型攻擊手段檢測等方面性能不足的問題,提出了一種基于元學習的多頭注意力時序卷積的入侵檢測方法。該方法引入了多頭注意力機制,使模型能在不同尺度上捕捉網絡數據的時序特征和高階依賴關系。其次,結合多任務學習改進元學習算法對網絡未知攻擊進行識別,提升網絡未知攻擊的檢測性能,此外,設計了一種自適應特征提取策略,動態調整特征提取粒度,以適應不同類型的網絡攻擊。在公開數據集實驗對比表明,本文算法與主流算法相比,具有更高的準確率和F值。
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