基于SA-PSO-LSTM的入侵检测系统

摘要：

随着网络威胁的日益增多,为更加准确地识别网络流量的正常和异常.本文将启发式算法中的模拟退火算法和粒子群优化算法相结合,对基于长短期记忆递归神经网络(LSTM)的入侵检测模型的超参数进行优化,以提高检测系统的准确率和精确率等.将本系统与基于LSTM的入侵检测系统对比,结果表明本文提出的模型在准确率、精确率、召回率、F1-Score等方面性能较好.

关键词：模拟退火、粒子群优化、LSTM、入侵检测

所属期刊栏目：19

分类号：TP393.08;TP206;TP183

在线出版日期：2023-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：143-145