10.3404/j.issn.1672-7649.2023.19.036
多模型组合的船舶物联网非法入侵行为检测研究
为了提高非法入侵行为检测效果,确保船舶物联网安全、平稳运行,提出多模型组合的船舶物联网非法入侵行为检测方法.基于密集连接卷积神经网络、门控循环单元基本原理,构建基于DCCNet-GRU的改进船舶物联网非法入侵检测组合模型,将船舶物联网流量数据作为组合模型的输入,通过一维DCCNet网络获取输入样本数据的空间特征,将其作为GRU的输入,完成其时间维度特征的提取后,再将其输入到全连接层中,实现非法船舶物联网入侵行为类型的识别.实验结果表明,该方法可实现船舶物联网非法入侵行为检测,以Focal为损失函数,增长率为30、网络层数为95时,非法入侵行为检测效果最优.
物联网、非法入侵行为、密集连接、门控循环单元、空间特征、全连接层
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TP391(计算技术、计算机技术)
2023-11-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
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