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隨著互聯網的發展，網絡環境愈加復雜，由此導致的網絡安全問題不斷岀現，因此網絡安全的防護成為一項重要研究課題。針對真實網絡環境中采集到的流量數據非平衡以及傳統機器學習方法提取特征表示不準確等問題，文中提出一種基于Borderline- SMOTE和雙Δ ttention的入侵檢測方法。首先對入侵數據進行 Borderline- SMOTE過采樣處理，解決了數據非平衡問題，并且利用卷積網絡在圖像特征提取方面的優勢，將一維流量數據轉化為灰度圖像;然后通過雙注意力網絡分別從通道維度和空間維度對低維特征進行維度更新，得到更精準的特征表示;最后利用 Softmax分類器對流量數據進行分類預測。所提方法的仿真實驗均已在NSL-KDD數據集上得到驗證，其準確率達到99.24%，相比其他常用方法準確率更高。
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