DL00866-基于CNN和BiLSTM网络的异常流量检测python完整代码

 基于深度学习的攻击检测IDS。​CICIDS2018和Edge_IIoT数据集。创建一个模型,将CNN和BiLSTM网络与一个更隐藏的层结合起来。对数据进行清理,然后加入注意机制,提高模型的分类精度。通过人工从设计特征中去除特征,直接利用深度学习模型学习高维数据的表征特征,提高了该方法的检测精度。

 

 

### 使用CNN-LSTM模型实现网络流量检测网络流量检测领域,CNN-LSTM模型可以有效捕捉时间序列中的空间特征长期依赖关系。以下是具体方法及其原理: #### 数据预处理 在应用CNN-LSTM之前,需要对原始网络流量数据进行预处理。这通常包括以下几个方面: - **标准化/归一化**:将流量数据转换到相同的尺度范围,以便于后续训练过程收敛更快[^1]。 - **滑动窗口分割**:由于LSTM适合处理固定长度的时间序列,因此需通过滑动窗口技术将连续的流量数据划分为多个子序列。 #### CNN层的作用 卷积神经网络(CNN)部分主要用于提取每一段短时间内的局部模式或者说是空间上的特性。对于每一帧的数据(即由上述提到的一个窗口大小决定的一组样本),CNN会自动识别其中存在的规律性结构,比如某些特定类型的突发行为可能具有的共同形态学特点。 ```python from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Dense model = Sequential() # 添加Conv1D层用于捕获局部特征 model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(n_timesteps, n_features))) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) ``` #### LSTM层的功能 经过CNN初步分析后的结果会被送入长短期记忆单元(LSTM),它负责理解更长时间跨度上发生的变化趋势以及不同时间段之间的关联程度。这样不仅可以保留短期内的重要细节信息,还能记住较远过去时刻的状态影响,从而更好地完成对未来情况的推测工作[^1]。 ```python # 将CNN输出展平并传递给LSTM层 model.add(LSTM(50, activation='relu')) model.add(Dense(1)) # 输出层设置取决于具体的预测目标 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') ``` #### 训练与评估 构建好完整的架构之后,就可以利用已标注好的历史记录来调整参数直至达到满意的性能指标为止。同时也要注意验证集的选择策略以防止过拟合现象的发生。
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