LSTM网络中加入的细胞记忆单元,使得LSTM网络具有良好的记忆能力,被广泛应用在时间序列预测当中。其具体计算式为: CNN-LSTM网络构建: 多特征序列分类CNN-LSTM模型结构如图所示,主要由信号输入层,CNN卷积层、池化层、LSTM层及分类输出层组成。基于CNN-LSTM的多输入序列分类任务过程如下: (1)将输入信号标准化,输入CNN卷积...
#深度学习 #网络安全 #毕业设计系统介绍 1.基于NSL- KDD数据集 2.使用LSTM模型与自编码两种模型进行学习检测 3.模型性能分析:展示训练过程中的性能变化以及学习结果的影响因素 4.数据集分析: 将数据集中存在的各类数据信息进行分析处理, 通过pyecharts进行可视化展示 5.模型预览: 将两种模型进行对比展示, 将各...
CNN通过将滑动卷积滤波器应用于输入来处理序列数据。CNN可以从空间和时间维度学习特征。LSTM网络通过循环时间步长和学习时间步之间的长期依赖关系来处理序列数据。CNN-LSTM网络使 NSL_KDD cnn实现 深度学习 神经网络 cnn lstm 转载 mob64ca13f87273 2024-02-19 11:20:17...
data-sciencemachine-learningdeep-learningnetworkkeraspandascybersecuritystatistical-analysissupervised-learningclassificationautoencoderlstm-modelcnn-kerassvm-classifiernetwork-securityintrusion-detection-systemnsl-kddmlp-classifier UpdatedOct 12, 2021 Jupyter Notebook ...
研究生信息安全课程大作业,使用NSL-KDD数据集训练一个网络入侵检测模型,并用KDDCup和NSL-KDD数据集进行模型评估。 使用环境 python == 3.7.9 scikit-learn == 0.19.1 numpy == 1.15.4 pandas == 1.1.2 文件介绍 ./data/ : 程序使用到的NSL-KDD网络入侵检测数据集和KDD-CUP网络入侵检测数据集 ...
[7] NSL-KDD Deep-learning, LSTM, RNN, hybrid autoencoder with CNN Absence of real-world validation, potential CNN bias, reliance on existing datasets. 84.39% accuracy with hybrid autoencoder and CNN. [10] NSL-KDD, UNSW-NB15 Intrusion detection, CNN, BCNN, multi-class CNN Lacks scalability...
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NSL-KDD中只有52个样本只占训练集总数的0.04% RNN对时间序列任务更有优势，U2R攻击缺乏时间特性 ...
We thoroughly compared our suggested model to industry-recognized benchmarkmethods, such as decision classifier combinations and ML classifiers like k-Nearest Neighbors (KNN), Deep Learning (DL), Support Vector Machine (SVM), Long Short-Term Memory (LSTM), Deep Neural Network ...
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