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基于强化LSTM的网络高隐蔽性入侵轨迹预测研究
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作者 徐李阳 王晨飞 +2 位作者 穆松鹤 杨自兴 马建勋 《电子设计工程》 2024年第21期104-107,112,共5页
网络高隐蔽性入侵信息的维度难以确定,导致入侵轨迹预测困难增加,因此研究基于强化LSTM的网络高隐蔽性入侵轨迹预测方法。设置强化LSTM预测模型基础架构,根据历史数据特征取值结果,求解标记参数,利用这些参数标记入侵数据轨迹节点。确... 网络高隐蔽性入侵信息的维度难以确定,导致入侵轨迹预测困难增加,因此研究基于强化LSTM的网络高隐蔽性入侵轨迹预测方法。设置强化LSTM预测模型基础架构,根据历史数据特征取值结果,求解标记参数,利用这些参数标记入侵数据轨迹节点。确定高隐蔽性入侵行为的表现强度从而确定入侵向量。结合入侵信息维度实现网络高隐蔽性入侵轨迹预测。实验结果表明,在强化LSTM模型的作用下,高隐蔽性入侵信息维度的预测结果完全属于该信息所处轨迹维度参数实际取值范围之内,说明该方法的预测结果更为精准。 展开更多
关键词 强化lstm模型 网络入侵轨迹 历史数据 入侵行为 入侵向量 信息轨迹维度
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