基于CNN-GRU的智慧校园网络入侵远程检测方法

摘要：

为增大最优距离阈值的计算结果,实现对入侵信息参量的远程检测,提出基于CNN-GRU的智慧校园网络入侵远程检测方法.以CNN-GRU网络框架为基础,设置循环控制单元,并联合已获取数据信息参量,求解损失函数表达式,完成基于CNN-GRU的检测原理分析.在入侵信息参量的数据集合中,选择最为适宜的数值指标,并根据其传输行为特征,计算寻优参数的具体数值,完成智慧校园网络入侵远程检测方法的设计.对比实验结果表明,与机器学习型检测方法相比,在CNN-GRU网络作用下,待检入侵信息参量的最优距离阈值指标计算数值更大,可以在远程条件下实现对智慧校园网络入侵行为的准确检测.

关键词：CNN-GRU网络、智慧校园网络、入侵信息、循环控制单元、损失函数、最优距离阈值

所属期刊栏目：45

分类号：TN915.08-34;TP391

在线出版日期：2022-12-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：93-96