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随着信息技术的迅猛发展,入侵检测系统越来越受到关注、文中针对在入侵检测中单一应用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)无法同时学习时序和空间特征的问题,提出了一种基于CNN和RNN的混合模型,将CNN和RNN模块的输出线性连接形成中间混合层。通过在NSL-KDD数据集上的实验结果可知,该模型有效提高了入侵检测识别的精度和分类准确性。