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摘要：本发明公开了一种网络入侵检测方法、终端设备及存储介质，基于LightGBM特征选择方法来计算特征重要性，根据重要性分数进行特征筛选，提高了IDS的可解释性，剔除数据中的冗余特征防止模型过拟合冗余数据，提升了模型的泛化性能。并通过实验验证了与其他特征选择方法相比，本发明的方法显著提高了模型的精度。通过增强卷积网络，本发明设计了双通道残差卷积模块，有效解决了梯度消失问题，优化了特征融合机制，提升模型的泛化能力。此外，针对普通注意力模块在处理长序列时面临的计算复杂度高、难以捕捉深层次依赖关系的问题，设计了残差BA模块，通过引入残差连接，模型更易于学习输入与输出之间的残差，增强了模型捕捉深层次特征和依赖关系的能力。
主权项：1.一种网络入侵检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对入侵检测数据集进行预处理，得到预处理后的数据集；S2、利用预处理后的数据集构建训练集，将所述训练集作为LightGBM模型的输入，训练所述LightGBM模型，得到每个特征的重要性分数，选择大于设定阈值的重要性分数对应的特征，构建特征集；S3、将所述特征集作为入侵检测网络的输入，训练所述入侵检测网络，得到入侵检测模型；其中，所述入侵检测网络包括双通道残差卷积模块，所述双通道残差卷积模块与残差BA模块连接；所述双通道残差卷积模块包括依次连接的第一卷积层、第一最大池化层、第一批归一化层，所述第一批归一化层接第二卷积层、第三卷积层，所述第二卷积层后依次接第二批归一化层、第四卷积层、第二最大池化层、第三批归一化层，所述第三卷积层接第三最大池化层；所述第三批归一化层和第三最大池化层的输出拼接后作为残差BA模块的输入。
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百度查询： 湖南大学 网络入侵检测方法、终端设备及存储介质
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