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申请/专利权人：上海电力大学;上海云剑信息技术有限公司
摘要：本发明公开了一种Transformer与神经网络的入侵检测方法及系统，包括：将入侵检测的数据集作为原始数据集，对所述原始数据集进行统一编码；对编码后的数据进行数据标准化，作出统一化处理，并利用WGAN对抗生成网络平衡数据；在完成数据的平衡后，引入Transformer的Encoder模块结合卷积神经网络与双向长短期记忆网络的模型，对关键特征深度挖掘；利用测试数据集对经过训练数据集训练的入侵检测模型进行分类测试；使用测试通过的入侵检测模型，对实时的数据进行检测。避免多数类数据过多使模型过于偏向多数类特征，造成模型准确率下降的问题。
主权项：1.一种Transformer与神经网络的入侵检测方法，其特征在于，包括：将入侵检测的数据集作为原始数据集，对所述原始数据集进行统一编码；对编码后的数据进行数据标准化，作出统一化处理，并利用WGAN对抗生成网络平衡数据；在完成数据的平衡后，引入Transformer的Encoder模块结合卷积神经网络与双向长短期记忆网络的模型，对关键特征深度挖掘；利用测试数据集对经过训练数据集训练的入侵检测模型进行分类测试；使用测试通过的入侵检测模型，对实时的数据进行检测。
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百度查询： 上海电力大学 上海云剑信息技术有限公司 一种Transformer与神经网络的入侵检测方法及系统
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