基于Attention-BiTCN的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法

摘要： 為解決網(wǎng)絡(luò)入侵檢測領(lǐng)域多分類準確率不高的問題,文章根據(jù)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)具有時序特征的特點,提出一種基于注意力機制和雙向時間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BiDirectional Temporal Convolutional Network,BiTCN）的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測模型。首先,該模型對數(shù)據(jù)集進行獨熱編碼和歸一化處置等預(yù)處理,解決網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)離散性強和標度不統(tǒng)一的問題；其次,將預(yù)處理好的數(shù)據(jù)經(jīng)雙向... （共10頁）