| 基于元学习的多头注意力时序卷积的入侵检测 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：1099 K | |
| 標簽： 入侵检测 元学习 多头注意力机制 | |
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| 文檔介紹：为解决现有入侵检测方法在高阶依赖关系挖掘，处理时序特征和应对新型攻击手段检测等方面性能不足的问题，提出了一种基于元学习的多头注意力时序卷积的入侵检测方法。该方法引入了多头注意力机制，使模型能在不同尺度上捕捉网络数据的时序特征和高阶依赖关系。其次，结合多任务学习改进元学习算法对网络未知攻击进行识别，提升网络未知攻击的检测性能，此外，设计了一种自适应特征提取策略，动态调整特征提取粒度，以适应不同类型的网络攻击。在公开数据集实验对比表明，本文算法与主流算法相比，具有更高的准确率和F值。 | |
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