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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：本发明公开了结合注意力机制与MSCNN+BiLSTM的入侵检测方法及系统，包括：将数据集进行归一化和标签编码处理，接着将处理好的数据集分别输入到MSCNN和BiLSTM中进行特征提取，MSCNN中通过不同尺度的卷积核可以学习到更多的空间特征，同时设置归一化层加速模型的学习。BiLSTM模型虽然具有长时间的数据记忆能力，但是很难捕捉到时间序列中的复杂特征，因此在BiLSTM层后加入注意力机制进行注意力权重分配，赋予关键信息更高的权重。然后将获取到的空间特征和时间特征使用Concatenate进行特征融合；最后使用softmax分类器对特征进行分类，完成入侵检测。本发明提供的结合注意力机制与MSCNN+BiLSTM的入侵检测方法该方法提升检测效率，并提升检测效率。
主权项：1.结合注意力机制与MSCNN+BiLSTM的入侵检测方法，其特征在于，包括：获取待检测的数据信息，构成入侵测试数据集；对所述入侵检测数据集进行归一化处理，使用标签编码处理字符型特征，转换为数值型特征；将处理好的数据分别输入到MSCNN和BiLSTM中进行特征提取；在MSCNN中设置归一化层加速模型的学习，在BiLSTM模型的BiLSTM层后加入注意力机制进行注意力权重分配，将获取到的空间特征和时间特征使用Concatenate进行特征融合；使用softmax分类器对融合后特征进行分类，完成入侵检测。
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权利要求：
百度查询： 上海电力大学 上海云剑信息技术有限公司 结合注意力机制与MSCNN+BiLSTM的入侵检测方法及系统
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