基于CNN-BLSTM-XGB的入侵检测

摘要： 针对当前网络入侵检测方法存在特征信息提取不全面，多分类检测准确率偏低的问题，提出一种基于CNN-BLSTM-XGB的混合网络入侵检测方法。建立基于卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BLSTM)的网络结构CNN-BLSTM,用于提取网络入侵数据的空间与时间特征；使用Keras序贯模型中的Concatenate层对这两种特征进行融合；用极端梯度提升(XGBoost)取代传... （共8页）