面向边缘计算的网络入侵检测方法研究

摘要： 针对边缘侧设备因硬件资源受限，难以运行大体量入侵检测模型的问题，提出了一种轻量化入侵检测模型。首先，将一维流量数据转化为三维图像，采用轻量化卷积神经网络MobileNet代替传统的标准卷积，不仅可以提取空间特征，而且会降低模型的参数量；然后，采用双层长短期记忆神经网络挖掘网络流量中的时序特征；最后，使用CICIDS2017数据集对入侵检测模型进行训练和测试。采用迁移学习方法构建... （共8页）