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隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境愈加復(fù)雜，由此導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)安全問題不斷岀現(xiàn)，因此網(wǎng)絡(luò)安全的防護(hù)成為一項(xiàng)重要研究課題。針對(duì)真實(shí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中采集到的流量數(shù)據(jù)非平衡以及傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法提取特征表示不準(zhǔn)確等問題，文中提出一種基于Borderline- SMOTE和雙Δ ttention的入侵檢測(cè)方法。首先對(duì)入侵?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行 Borderline- SMOTE過采樣處理，解決了數(shù)據(jù)非平衡問題，并且利用卷積網(wǎng)絡(luò)在圖像特征提取方面的優(yōu)勢(shì)，將一維流量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為灰度圖像;然后通過雙注意力網(wǎng)絡(luò)分別從通道維度和空間維度對(duì)低維特征進(jìn)行維度更新，得到更精準(zhǔn)的特征表示;最后利用 Softmax分類器對(duì)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行分類預(yù)測(cè)。所提方法的仿真實(shí)驗(yàn)均已在NSL-KDD數(shù)據(jù)集上得到驗(yàn)證，其準(zhǔn)確率達(dá)到99.24%，相比其他常用方法準(zhǔn)確率更高。
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