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基于注意力机制的卷积神经网络入侵检测方法.pdf

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本发明提供一种基于注意力机制的卷积神经网络入侵检测方法,在卷积神经网络的基础之上,结合了CBAM注意力机制。在全局特征提取过程中,入侵检测模型使用卷积来提取,但是传统的卷积在面对海量数据时,无法精准有效的提取特征。本专利采用Inception结构从多个维度进行特征提取。另外在卷积过程中可能会丢失重要信息,通过CBAM注意力机制进行维度更新,使其可以更好地捕捉全局特征与局部特征之间的关系,减少噪声的干扰,可以更好地检测出数据细节的变化。该方法不仅解决了数据存在的不平衡问题,而且提高了整体网络的特征表示能力。