本文通過(guò)CNN提取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)連接基本特征,并將卷積運(yùn)算后輸出的高級(jí)特征作為L(zhǎng)STM網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)進(jìn)行長(zhǎng)序列預(yù)測(cè),有效地解決LSTM的輸入序列特征難題。本文以KDD99訓(xùn)練集進(jìn)行模型訓(xùn)練和測(cè)試,實(shí)驗(yàn)證明本文設(shè)計(jì)CNN-LSTM混合模型有較高的準(zhǔn)確率和F1值。 

【文章來(lái)源】：網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用. 2020,(05)

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3364869