基于CNN与WRGRU的网络入侵检测模型.pptx
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汇报人:目录PARTONEPARTTWOCNN与WRGRU的结合模型结构和工作原理模型优势和特点PARTTHREE卷积层设计池化层设计激活函数选择参数优化PARTFOURRNN模型介绍GRU模型介绍WRGRU模型介绍参数优化PARTFIVE数据集准备训练过程与参数调整评估指标选择实验结果分析PARTSIX实际应用场景未来研究方向技术挑战与解决方案THANKYOU
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基于GR-CNN算法的网络入侵检测模型设计与实现基于GR-CNN算法的网络入侵检测模型设计与实现摘要:随着互联网的快速发展,网络入侵事件也日益增加,给企业和个人的网络安全造成了极大的威胁。因此,设计一个高效的网络入侵检测系统具有重要的意义。本论文基于GR-CNN算法,提出了一种网络入侵检测模型,并对其进行了实现与评估。实验结果表明,该模型在网络入侵检测方面具有较好的性能,能够有效地识别出恶意的网络流量。关键词:网络入侵检测;GR-CNN算法;模型设计;性能评估1.引言网络入侵指的是非法用户利用网络漏洞或者
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基于FasterR-CNN深度学习的网络入侵检测模型引言随着网络技术的发展和普及,互联网不仅给人们带来了便利和娱乐,也带来了各种安全隐患和威胁。网络入侵成为了互联网安全领域一个重要的问题。网络入侵即指黑客通过互联网途径非法侵入网络系统,威胁网络系统的安全。为了有效地防范网络入侵行为,保证互联网系统的安全运行,迫切需要一种高效的网络入侵检测技术。本文基于深度学习算法FasterR-CNN,提出了一种用于网络入侵检测的模型。网络入侵检测技术网络入侵检测技术是一种通过监控和分析网络流量来识别网络入侵行为的技术,
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基于CNN的入侵检测技术基于CNN的入侵检测技术摘要:随着互联网的快速发展,网络安全问题变得日益严峻。入侵检测技术作为一种重要的安全防护手段,可以帮助识别和预防网络中的恶意活动。本文主要介绍了基于卷积神经网络(CNN)的入侵检测技术,详细介绍了CNN的工作原理和其在入侵检测中的应用。此外,还探讨了该技术的优点和不足,并提出了一些改进的建议。1.引言入侵检测技术是网络安全领域的一个重要研究方向。它可以通过监测网络流量和系统日志来识别和阻止恶意活动,帮助加强网络的安全性。传统的入侵检测技术主要基于统计方法和规
基于CNN与LightGBM的入侵检测研究.docx
基于CNN与LightGBM的入侵检测研究IntroductionWiththerapiddevelopmentofnetworktechnologiesandtheincreasingusageoftheInternet,theissueofcybersecurityhascaughtglobalattention.Thenumberofcyberattacks,includingnetworkintrusion,hasincreasedremarkably,whichposesaseverethrea