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基于深度学习的网络入侵检测系统综述 被引量:5
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作者 邓淼磊 阚雨培 +3 位作者 孙川川 徐海航 樊少珺 周鑫 《计算机应用》 北大核心 2025年第2期453-466,共14页
入侵检测系统(IDS)等安全机制已被用于保护网络基础设施和网络通信免受网络攻击。随着深度学习技术的不断进步,基于深度学习的IDS逐渐成为网络安全领域的研究热点。通过对文献广泛调研,详细介绍利用深度学习技术进行网络入侵检测的最新... 入侵检测系统(IDS)等安全机制已被用于保护网络基础设施和网络通信免受网络攻击。随着深度学习技术的不断进步,基于深度学习的IDS逐渐成为网络安全领域的研究热点。通过对文献广泛调研,详细介绍利用深度学习技术进行网络入侵检测的最新研究进展。首先,简要概述当前几种IDS;其次,介绍基于深度学习的IDS中常用的数据集和评价指标;然后,总结网络IDS中常用的深度学习模型及其应用场景;最后,探讨当前相关研究面临的问题,并提出未来的发展方向。 展开更多
关键词 网络安全 入侵检测 深度学习 异常检测 网络入侵检测系统
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车载以太网环境下CAN总线入侵检测系统兼容性评估与优化
2
作者 曹越 方泊璎 +3 位作者 魏高达 李金宇 杨洋 彭涛 《信息网络安全》 北大核心 2025年第8期1175-1195,共21页
智能网联汽车的快速发展推动车载网络架构从传统CAN总线向高带宽、强拓展性的以太网转型。针对CAN总线入侵检测系统在车载以太网环境下的兼容性进行评估,既能有效利用现有安全资源、降低系统设计成本,又能为智能网联汽车安全架构顺利演... 智能网联汽车的快速发展推动车载网络架构从传统CAN总线向高带宽、强拓展性的以太网转型。针对CAN总线入侵检测系统在车载以太网环境下的兼容性进行评估,既能有效利用现有安全资源、降低系统设计成本,又能为智能网联汽车安全架构顺利演进提供系统性解决方案。然而,由于CAN总线与车载以太网在通信特性、协议栈架构和数据传输机制等方面存在显著差异,如何实现安全资源的有效转化成为关键问题。为此,文章从跨协议适应性、检测方法兼容性、处理能力和扩展性4个维度,系统分析了现有CAN总线入侵检测系统的以太网兼容性,并提出多层级协议适配、检测方法改进、实时性与资源分配优化以及架构扩展性增强等优化策略。 展开更多
关键词 智能网联汽车 CAN总线 以太网 入侵检测系统 兼容性
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基于SEGAN和Open-DNN的工业控制系统入侵威胁检测研究 被引量:2
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作者 胡智锋 孙峙华 《控制工程》 北大核心 2025年第3期400-408,共9页
针对工业控制系统容易遭受网络入侵威胁,进而影响工业控制系统安全性的问题,提出了一种结合生成对抗网络和深度神经网络的工业控制系统入侵威胁检测算法模型。该模型首先提出了一种样本均衡生成对抗网络,将反向传播神经网络(back propag... 针对工业控制系统容易遭受网络入侵威胁,进而影响工业控制系统安全性的问题,提出了一种结合生成对抗网络和深度神经网络的工业控制系统入侵威胁检测算法模型。该模型首先提出了一种样本均衡生成对抗网络,将反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)作为分类器对入侵威胁进行分类,并通过蜻蜓优化算法实现对BPNN的改进。然后,结合开集识别和深度神经网络来实现对未知攻击的检测。最后,采用KDD数据集对模型的性能进行测试。实验结果表明,已知攻击的入侵威胁检测模型的准确率能够达到98%,F1值为0.947,召回率为0.975;未知攻击检测模型的精度为0.987,F1值为0.973,证明所提出的工业控制系统入侵威胁检测算法模型具有较高的检测精度,有效保障了工业系统的安全性。 展开更多
关键词 工业控制系统 生成对抗网络 网络入侵检测 深度神经网络 蜻蜓优化算法
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基于边-云协同的油气生产物联网入侵检测系统设计
4
作者 钱永傲 邓涛 +3 位作者 马赟 周纯杰 燕葵 张卫平 《信息安全研究》 北大核心 2025年第9期868-875,共8页
针对油气生产物联网面临的多方面入侵威胁,为满足入侵检测对于实时性和精确度的高要求,克服边端计算资源受限、边云数据异构等技术难题,提出一种基于边-云协同的油气生产物联网入侵检测系统.采用边-云协同的架构模式,边端和云端分别部... 针对油气生产物联网面临的多方面入侵威胁,为满足入侵检测对于实时性和精确度的高要求,克服边端计算资源受限、边云数据异构等技术难题,提出一种基于边-云协同的油气生产物联网入侵检测系统.采用边-云协同的架构模式,边端和云端分别部署不同的入侵检测子系统,二者协同运行,实现全面防护.边端采用基于独立分类+联合分析的模型架构,对多种物理数据进行精准的异常检测,检测速度可达100 ms级.云端使用基于特征提取+XGBoost的算法,并采用预训练+微调的方式获得兼具异常流量检测能力与低误报率的模型.仿真结果显示该系统具备较高的准确性和实时性,能够适应边、云设备的可用计算资源差异性,并且满足不同层次的入侵检测性能要求. 展开更多
关键词 边-云协同 油气生产物联网 边端入侵检测 云端入侵检测 系统仿真
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基于GraphSAGE-MGAT的工控系统入侵检测方法
5
作者 胡育鸣 王华忠 《华东理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期270-276,共7页
提出一种融合了图随机采样与聚合(GraphSAGE)和改进的图注意力网络(GAT)的工控入侵检测图神经网络算法,以处理工控入侵检测中存在的数据特征种类多和数量大等复杂特性。首先将入侵检测流量数据构建为图结构形式,利用GraphSAGE采样和聚... 提出一种融合了图随机采样与聚合(GraphSAGE)和改进的图注意力网络(GAT)的工控入侵检测图神经网络算法,以处理工控入侵检测中存在的数据特征种类多和数量大等复杂特性。首先将入侵检测流量数据构建为图结构形式,利用GraphSAGE采样和聚合邻居节点信息得到节点的embedding向量,降低图结构空间复杂度,提高对大量数据处理的效率。运用改进的多头图注意力机制,丰富捕获的特征信息,计算节点之间的相关性和重要性,为各个节点分配相应权重,提高分类精准度。将该方法在工控数据集上验证,实验结果表明,该方法具有更好的时间效率以及更高的检测精度。 展开更多
关键词 工控系统 入侵检测 图随机采样与聚合 图注意力网络 图结构
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基于集成学习的入侵检测系统对抗攻击检测
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作者 李青青 张凯 +1 位作者 李晋国 赵健 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第3期850-856,共7页
为解决已有对抗攻击检测方案无法保证正常数据检测精度和使用数据集过时的问题,提出一种基于集成学习的防御方案AADEL,是一个双模块的训练框架,结合集成学习和对抗训练技术,提高模型的鲁棒性,保持对正常样本的检测精度。基于CICIDS2018... 为解决已有对抗攻击检测方案无法保证正常数据检测精度和使用数据集过时的问题,提出一种基于集成学习的防御方案AADEL,是一个双模块的训练框架,结合集成学习和对抗训练技术,提高模型的鲁棒性,保持对正常样本的检测精度。基于CICIDS2018基准数据集实现AADEL模型,实验结果表明,相比于传统解决方案,AADEL在正常样本和对抗样本上都有更好检测性能。 展开更多
关键词 机器学习 入侵检测系统 对抗攻击 集成学习 对抗训练 对抗检测 网络安全
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基于深度学习的车联网的路网监测系统的DoS和DDoS攻击的入侵检测方法
7
作者 曹磊 温蜜 何蔚 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第1期303-311,共9页
面对日益复杂的交通路况,车联网成为提升智能路网监测系统性能的重要保证,它可以实现车载网、车际网、车辆与移动互联网之间的信息交互共享。然而DoS和DDoS网络攻击的频发,成为车联网可用性的严重威胁之一。针对传统入侵检测算法存在训... 面对日益复杂的交通路况,车联网成为提升智能路网监测系统性能的重要保证,它可以实现车载网、车际网、车辆与移动互联网之间的信息交互共享。然而DoS和DDoS网络攻击的频发,成为车联网可用性的严重威胁之一。针对传统入侵检测算法存在训练困难、分类精度低、泛化能力差的问题,提出一种高效的深度学习模型CNN-BiSRU。实验选择在最新的CICIDS2018数据集中进行验证,结果表明,该模型获得了更高的检测精度,而相比于CNN-BiLSTM,CNN-BiSRU拥有更快的检测速度。 展开更多
关键词 入侵检测 DOS攻击 深度学习 车联网 路网监测系统
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利用区块链智能合约技术的协同网络入侵检测系统
8
作者 朱雯曦 马琳娟 王怡鸥 《南京理工大学学报》 北大核心 2025年第2期192-200,共9页
为提高网络攻击检测性能并改善数据隐私性,提出了基于区块链的协同式网络入侵检测系统(B-CIDS)。将基于高斯混合模型(GMM)和局部异常因子(LOF)的入侵检测系统(IDS)部署在不同云节点,利用GMM建立无异常数据模型,拟合每条记录的特征边界;... 为提高网络攻击检测性能并改善数据隐私性,提出了基于区块链的协同式网络入侵检测系统(B-CIDS)。将基于高斯混合模型(GMM)和局部异常因子(LOF)的入侵检测系统(IDS)部署在不同云节点,利用GMM建立无异常数据模型,拟合每条记录的特征边界;通过LOF函数准确定义攻击阈值,实现对各种攻击类型的准确检测。最后通过区块链和智能合约的警报数据聚合机制对IDS进行整合,实现隐私保护的协同入侵检测。试验结果表明,所提方法能够高效检测各种内部和外部攻击,平均检测准确率为95%~99%,且能够识别出破环云服务的恶意行为。检测率和误报率表现均优于其他对比方法,能够确保所有B-CIDS节点上的数据机密性、真实性和完整性。 展开更多
关键词 协同入侵检测系统 高斯混合模型 局部异常因子 区块链 智能合约
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一种基于域的无线Ad HOC网络入侵检测系统 被引量:1
9
作者 龚媛媛 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第28期123-126,134,共5页
无线Ad Hoc网络因其高度动态的拓扑、无线链路、无固定基础设施的支持等一些特性使得它与其他网络相比是非常脆弱的。现有针对有线网络开发的IDS很难适用于这种网络。提出一种称为ZBIDS(Zone-Based Intrusion Detection System)的入侵... 无线Ad Hoc网络因其高度动态的拓扑、无线链路、无固定基础设施的支持等一些特性使得它与其他网络相比是非常脆弱的。现有针对有线网络开发的IDS很难适用于这种网络。提出一种称为ZBIDS(Zone-Based Intrusion Detection System)的入侵检测系统,该系统采用两级层次化结构,属于分布式IDS。ZBIDS系统通过基于马尔可夫链的分类器来检测具有序列化特征的入侵。仿真结果表明,基于马尔可夫链的分类器具有较好的入侵检测性能。 展开更多
关键词 入侵检测系统 无线AD HOC网络 基于域的入侵检测系统
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双线性自注意力机制CAN总线入侵检测方法研究
10
作者 陈彦彬 刘桂雄 《电子测量技术》 北大核心 2025年第2期122-130,共9页
控制器局域网络(CAN)总线广泛应用于工业数据采集、车联网等领域,对其安全入侵检测非常重要。为全面提升检测方法性能,提出一种双线性自注意力机制CAN总线入侵检测方法,首先基于堆叠集成思想利用DNN、CNN和LSTM模型提取深度学习层特征;... 控制器局域网络(CAN)总线广泛应用于工业数据采集、车联网等领域,对其安全入侵检测非常重要。为全面提升检测方法性能,提出一种双线性自注意力机制CAN总线入侵检测方法,首先基于堆叠集成思想利用DNN、CNN和LSTM模型提取深度学习层特征;随后通过双线性层分别提取自注意力机制Transformer与FNet特征,再将其与深度学习层特征残差连接融合;最后通过全连接层入侵检测预测,体现高准确率、检测率和良好泛化性特点。在Car_Hacking公开数据集上实验表明,准确率、精确率、召回率、F1值和AUC值分别达0.951、0.996、0.997、0.960和0.984,且随着训练轮数增加其准确率、损失值误差分别保持在5%、10%以内,本文方法优于其他比较方法。应用于物联网实验装置评估结果显示,本文方法在异常攻击识别检测率达99.23%,对于提高测控系统安全性能具有重要推广价值。 展开更多
关键词 入侵检测系统 控制区网络CAN 自注意力机制 FNet
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基于CNN-LSTM-Attention的工业控制系统网络入侵检测方法研究 被引量:9
11
作者 李笛 杨东 +5 位作者 王文庆 邓楠轶 刘鹏飞 崔逸群 刘超飞 朱博迪 《热力发电》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期115-121,共7页
随着各类网络攻击事件的增加,能源电力基础设施中工业控制系统安全问题也逐渐成为人们关注的焦点。结合电力系统的特点,提出一种融合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网... 随着各类网络攻击事件的增加,能源电力基础设施中工业控制系统安全问题也逐渐成为人们关注的焦点。结合电力系统的特点,提出一种融合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络和注意力(Attention)机制的CNN-LSTM-Attention网络入侵检测算法模型,通过在实验室仿真环境中构造和采集600 MW燃煤机组制粉系统在3种典型工况下受到网络攻击的运行状态数据集,对所提出的检测算法模型进行训练和评估。结果表明:相较于CNN、LSTM模型,所提出的入侵检测算法模型性能最优;模型准确率、精确率、召回率等评级指标均为最好,综合评价优于其他的入侵检测方法。该入侵检测算法模型具有较强的创新性和实用性。 展开更多
关键词 工业控制系统 网络入侵检测 CNN LSTM神经网络 注意力机制
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局域网中个人防火墙与入侵检测系统联动技术研究 被引量:6
12
作者 鲜继清 谭丹 陈辉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2006年第5期105-106,共2页
针对网络安全整体性和动态性的需求,基于分布式开放平台安全互联思想,实现防火墙与入侵检测系统的联动,对其关键技术进行了探讨。并提出联动系统对突发网络攻击进行主动防御的思想。
关键词 个人防火墙 入侵检测系统 联动 主动防御
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物联网场景下基于蜜场的分布式网络入侵检测系统研究 被引量:15
13
作者 吴昊 郝佳佳 卢云龙 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期106-118,共13页
为了解决物联网网络入侵检测系统无法识别新型攻击、灵活性有限等问题,基于蜜场提出了一种能有效识别异常流量和具备持续学习能力的网络入侵检测系统。首先,结合卷积块注意力模块的特点,构建专注于通道和空间双维度的异常流量检测模型,... 为了解决物联网网络入侵检测系统无法识别新型攻击、灵活性有限等问题,基于蜜场提出了一种能有效识别异常流量和具备持续学习能力的网络入侵检测系统。首先,结合卷积块注意力模块的特点,构建专注于通道和空间双维度的异常流量检测模型,从而提高模型的识别能力。其次,利用联邦学习下的模型训练方案,提高模型的泛化能力。最后,基于蜜场对边缘节点的异常流量检测模型进行更新迭代,从而提高系统对新型攻击流量的识别准确度。实验结果表明,所提系统不仅能有效检测出网络流量中的异常行为,还可以持续提高对异常流量的检测性能。 展开更多
关键词 网络入侵检测系统 联邦学习 蜜场 卷积块注意力模块 物联网
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基于局域网的入侵检测系统测试平台设计与实现 被引量:6
14
作者 王艳青 温丹丽 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第9期2215-2216,2232,共3页
介绍了入侵检测系统(IDS)测试评估的主要内容和评估指标,对IDS评估环境中的网络流量仿真、主机使用仿真和网络攻击仿真等几个关键技术问题进行了深入分析,讨论了IDS测试评估的环境配置,提出了IDS测试评估环境的硬件平台和软件平台的技... 介绍了入侵检测系统(IDS)测试评估的主要内容和评估指标,对IDS评估环境中的网络流量仿真、主机使用仿真和网络攻击仿真等几个关键技术问题进行了深入分析,讨论了IDS测试评估的环境配置,提出了IDS测试评估环境的硬件平台和软件平台的技术实现,提出了基于局域网构建IDS测试平台的步骤及实现技术,对测试评估中存在的一些问题作了相应的讨论,给出了解决办法。 展开更多
关键词 仿真 攻击 入侵检测系统 环境配置 评估 测试平台
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基于人工智能技术的轻量级网络入侵检测系统设计 被引量:11
15
作者 董卫魏 王曦 +2 位作者 钟昕辉 冯世杰 王美虹 《现代电子技术》 北大核心 2024年第5期108-111,共4页
以提升网络入侵检测技术水平为目的,设计基于人工智能技术的轻量级网络入侵检测系统。该系统数据采集层利用若干个用户探针连接IDS检测服务器后,使用网络数据包捕获模块捕获用户网络运行数据,再通过传输层内防火墙、核心交换机和MQTT/C... 以提升网络入侵检测技术水平为目的,设计基于人工智能技术的轻量级网络入侵检测系统。该系统数据采集层利用若干个用户探针连接IDS检测服务器后,使用网络数据包捕获模块捕获用户网络运行数据,再通过传输层内防火墙、核心交换机和MQTT/CoAP通信协议将用户网络运行数据发送到逻辑运算层内,该层利用数据预处理模块对用户网络运行数据进行去噪预处理后,将其输入到基于人工智能的网络入侵检测模块内,通过该模块输出轻量级网络入侵检测结果,然后将检测结果发送到展示层,通过入侵告警信息、数据可视化展示等模块实现人机交互。实验表明:该系统运行较为稳定,可有效检测不同类型网络入侵的同时,其检测及时性和入侵告警能力较好,应用效果良好。 展开更多
关键词 人工智能 轻量级 网络入侵 检测系统 数据采集 硬件结构 无监督 免疫优化
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基于SCADA和投票分类模型的电力系统攻击检测技术 被引量:3
16
作者 耿振兴 王勇 《现代电子技术》 北大核心 2025年第4期18-23,共6页
为检测电力系统中的网络攻击行为,文中提出一种基于电力数据采集与监视控制(SCADA)系统的攻击检测方法,探讨了机器学习方法作为检测电力系统攻击的可行性,并评估了其性能,讨论了机器学习模型作为攻击检测方法的意义。此外,还提出一种基... 为检测电力系统中的网络攻击行为,文中提出一种基于电力数据采集与监视控制(SCADA)系统的攻击检测方法,探讨了机器学习方法作为检测电力系统攻击的可行性,并评估了其性能,讨论了机器学习模型作为攻击检测方法的意义。此外,还提出一种基于机器学习的投票分类模型(RES),其由RF、ET和SVM三种基本分类器构成,使用投票分类中的软投票方法,并且考虑了基本分类器的权重对投票分类模型的影响。通过在密西西比州立大学和橡树岭国家实验室的电力系统攻击数据集上进行实验和分析,结果表明,与其他方法相比,RES模型在电力系统的攻击检测方面准确率得到大幅提升,在电力系统攻击数据集上的二分类准确率达到了98.40%,能够准确地检测电网中的网络攻击行为。 展开更多
关键词 SCADA系统 投票分类模型 电力系统 网络攻击 机器学习 入侵检测
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基于生成对抗网络的系统调用主机入侵检测技术 被引量:3
17
作者 樊燚 胡涛 伊鹏 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第10期408-415,共8页
程序的系统调用信息是检测主机异常的重要数据,然而异常发生的次数相对较少,这使得收集到的系统调用数据往往存在数据不均衡的问题。较少的异常系统调用数据使得检测模型无法充分理解程序的异常行为模式,导致入侵检测的准确率较低、误... 程序的系统调用信息是检测主机异常的重要数据,然而异常发生的次数相对较少,这使得收集到的系统调用数据往往存在数据不均衡的问题。较少的异常系统调用数据使得检测模型无法充分理解程序的异常行为模式,导致入侵检测的准确率较低、误报率较高。针对以上问题,提出了一种基于生成对抗网络的系统调用主机入侵检测方法,通过对异常系统调用数据的增强,缓解数据不平衡的问题。首先将程序的系统调用轨迹划分成固定长度的N-Gram序列,其次使用SeqGAN从异常数据的N-Gram序列中生成合成的N-Gram序列,生成的异常数据与原始数据集相结合,用于训练入侵检测模型。在一个主机系统调用数据集ADFA-LD及一个安卓系统调用数据集Drebin上进行了实验,所提方法的检测准确率分别为0.986和0.989,误报率分别为0.011和0,检测效果优于现有的基于混合神经网络的模型、WaveNet、Relaxed-SVM及RNN-VED的入侵检测研究方法。 展开更多
关键词 主机入侵检测 系统调用 生成对抗网络 深度学习 数据不均衡
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无线局域网入侵检测系统的架构与应用 被引量:2
18
作者 姚小兵 高媛 《信息网络安全》 2010年第9期43-45,共3页
本文通过对WLAN的安全性进行分析,结合入侵检测系统的相关知识,构建了一种分布式联动机制的无线入侵检测系统模型,并对其进行了简单的分析。
关键词 WLAN 入侵检测 无线入侵检测系统
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应对零日攻击的混合车联网入侵检测系统 被引量:2
19
作者 方介泼 陶重犇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第9期2763-2769,共7页
现有机器学习方法在面对零日攻击检测时,存在对样本数据过度依赖以及对异常数据不敏感的问题,从而导致入侵检测系统(IDS)难以有效防御零日攻击。因此,提出一种基于Transformer和自适应模糊神经网络推理系统(ANFIS)的混合车联网入侵检测... 现有机器学习方法在面对零日攻击检测时,存在对样本数据过度依赖以及对异常数据不敏感的问题,从而导致入侵检测系统(IDS)难以有效防御零日攻击。因此,提出一种基于Transformer和自适应模糊神经网络推理系统(ANFIS)的混合车联网入侵检测系统。首先,设计了一种数据增强算法,通过先去除噪声再生成的方法解决了数据样本不平衡的问题;其次,将非线性特征交互引入复杂的特征组合,设计了一个特征工程模块;最后,将Transformer的自注意力机制和ANFIS的自适应学习方法相结合,以提高特征表征能力,减少对样本数据的依赖。在CICIDS-2017和UNSW-NB15入侵数据集上将所提系统与Dual-IDS等先进(SOTA)算法进行比较。实验结果表明,对于零日攻击,所提系统在CICIDS-2017入侵数据集上实现了98.64%的检测精确率和98.31%的F1值,在UNSW-NB15入侵数据集上实现了93.07%的检测精确率和92.43%的F1值,验证了所提算法在零日攻击检测方面的高准确性和强泛化能力。 展开更多
关键词 车联网 入侵检测 零日攻击 TRANSFORMER 自适应模糊神经网络推理系统
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基于GAN-Transformer的车载网络入侵检测算法
20
作者 王浩轩 苏圣超 崔文霞 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第6期1710-1716,共7页
针对当前车载网络入侵检测算法可用的训练数据集稀少且类别不均衡、难以提取时序性及泛化性较差的问题,提出一种基于Transformer模型的车载网络入侵检测算法。将报文输入到模型中进行对抗训练得到捕获正常报文时序特征的生成器和判别器... 针对当前车载网络入侵检测算法可用的训练数据集稀少且类别不均衡、难以提取时序性及泛化性较差的问题,提出一种基于Transformer模型的车载网络入侵检测算法。将报文输入到模型中进行对抗训练得到捕获正常报文时序特征的生成器和判别器;通过判别器将输入的报文进行精确分类。为提升算法的泛化能力,使用生成器以随机掩码预测的方法进行入侵检测。经过测试并采用消融实验验证后,针对各类入侵检测的实验结果表明,所提算法相较最新车载网络入侵检测算法实现更优异的检测性能。 展开更多
关键词 控制器局网络 小样本学习 车载网络 入侵检测系统 自注意力模型 生成对抗网络 多头注意力
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