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基于LSTM与改进残差网络优化的异常流量检测方法

麻文刚 张亚东 郭进

通信学报2021,Vol.42Issue(5):23-40,18.
通信学报2021,Vol.42Issue(5):23-40,18.DOI:10.11959/j.issn.1000-436x.2021109

基于LSTM与改进残差网络优化的异常流量检测方法

Abnormal traffic detection method based on LSTM and improved residual neural network optimization

麻文刚 1张亚东 1郭进1

作者信息

  • 1. 西南交通大学信息科学与技术学院,四川 成都 611756
  • 折叠

摘要

关键词

异常流量检测/长短记忆网络/数据池化层/空洞卷积/改进残差神经网络

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

麻文刚,张亚东,郭进..基于LSTM与改进残差网络优化的异常流量检测方法[J].通信学报,2021,42(5):23-40,18.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(No.61703349) (No.61703349)

中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(No.2682017CX101) (No.2682017CX101)

中国铁路总公司科技研究开发计划课题基金资助项目(No.N2018G062,No.K2018G011) (No.N2018G062,No.K2018G011)

通信学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-436X

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