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針對傳統的入侵檢測方法無法有效提取網絡流量數據特征的問題，提岀了一種基于 DSCNN- BILSTM的入侵檢測方法，該方法引入了深度可分離卷積代替標準卷積從而減少了模型參欻，降低了計算量，并應用雙向長短期記憶網絡（ BILSTM提取長距離依賴信息的特征，充分考慮了前后特征之間的影響。首先，通過主成分分析法（PCΔ）對網絡流量數據進行特征降維，并創新性地將一維網絡流量數據轉仳為三維圖像教據;然后，分別運用深度可分離卷積神經網絡（ DSCNN）和雙向長短期記憶網絡（ BILSTM）提取網絡流量數據的空間特征和時間特征;最后，利用KυCUr∞教據集進行訓練、驗證和測試。實驗結果表明，與其他傳統的入侵檢測方法相比，該方法具有更高的準確率和更低的漏報率。
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