PCA-LSTM在网络入侵检测中的应用

张宝华; 赵莹

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cqvip:近年来,随着互联网技术的持续发展,人们在依赖于网络所带来的极大方便的同时,也面临着各种各样的安全威胁。入侵检测系统是网络安全防护的重要工具,它能够实时监测网络环境,识别网络漏洞。长短期记忆神经网络是一种经典的深度学习方法,它能够有效解决梯度消失和梯度爆炸问题。本文将LSTM算法用于入侵检测,提出了基于PCA-LSTM的入侵检测模型,经过仿真模拟实验证明,该模型具有良好的入侵检测性能。

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来源
《价值工程》 |2020年第15期|259-262|共4页
作者
张宝华; 赵莹;
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作者单位

天津医科大学第二医院网络信息中心天津300211;

天津市咸水沽第四中学天津300350;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类安全保密;
关键词
入侵检测; 深度学习; 主成分分析; 长短期记忆神经网络;

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