Abstract：
深度学习与入侵检测相结合已成为当今网络空间安全的热点话题,面临不稳定的网络安全局势,如何能够准确检测出异常流量是入侵检测的重要任务.入侵数据中的每一条样本包含着多个特征,但并不是每一个特征都会决定样本的最终性质,并且某些特征反而会影响模型的判断能力.为了解决这个问题,提出了一种基于残差的双重路由深层胶囊网络的入侵检测模型.该模型使用深层胶囊网络,增强对特征的识别提取,可提取出更高维度的数据特征;使用混合注意力机制对原始数据进行处理,使模型着重关注影响因素大的特征;通过双重路由算法多方位捕捉基于向量表示的特征,并将特征进行聚类;采取残差连接和设置噪音胶囊2个策略来稳定动态路由的过程,以减轻噪音特...
Keyword：
Reprint Author's Address：
Email：
Source ：
计算机研究与发展
Year： 2022
Issue： 02
Volume： 59
Page： 418-429
Cited Count：
WoS CC Cited Count： 0
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count：
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 34
Affiliated Colleges：
