RBAT：基于融合特征和殘差網絡的入侵檢測模型

摘要： 面對海量不平衡網絡流量數據，傳統(tǒng)入侵檢測技術的準確度不高。為解決此問題，提出了一種基于融合特征和殘差網絡的入侵檢測模型RBAT。利用SMOTE過采樣和TOMEK LINK欠采樣結合的綜合采樣方法解決原始數據不平衡問題。利用雙向門控循環(huán)神經網絡GRU、卷積神經網絡CNN提取數據的時間特征和空間特征，添加注意力機制，強化2種特征關鍵信息的重要程度，再將2種特征通過跨層連接的方式融合... （共6頁）