摘要
本文针对网络异常进行流量检测的过程当中,传统的方法特征选择比较差,而且整体的泛化能力比较薄弱,以至于检测的精度无法得到有效保障。随着科学技术的快速发展,新的异常流量检测方法逐渐涌现出来,基于长短记忆的网络可以对残渣神经网络进行整体的优化和改进。本篇文章对网络的流量的特征进行了分析,通过了解各方面特征值所存在的差异性,可以提前做预处理工作,设计出三层堆叠的LSTM网络,进一步可以对网络的流量特征进行了解,最终还可以设计出带跳跃连接的方式,进一步对LSTM开展整体的优化,针对深度神经网络进行改善。
出处
《电子技术与软件工程》
2021年第22期9-11,共3页
ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING
基金
中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所科研项目(2020HT15)。
