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

最新推荐文章于 2025-04-23 17:43:46 发布
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文章标签： cnn python 人工智能
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 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。

 

 

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大模型时代的软件架构设计
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11-14 1034
本文系统地探讨了大模型时代的软件架构设计。首先，我们介绍了大模型时代的背景与意义，分析了大模型在软件架构设计中的核心地位。接着，我们深入讲解了神经网络与深度学习基础，以及大模型训练方法与优化算法。然后，本文详细探讨了大模型在数据处理与存储、实时计算与推理、分布式系统架构中的应用。此外，我们还分析了大模型时代的安全挑战，并提出了相应的安全保护技术和最佳实践。最后，本文介绍了大模型时代的技术栈与工具集，并展望了大模型在医疗健康、金融和工业自动化等领域的应用前景。
AI人工智能与数据分析的未来创新趋势
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本文章的主要目的是全面分析AI人工智能与数据分析的未来创新趋势，为相关从业者、研究者以及对该领域感兴趣的人士提供有价值的参考。范围涵盖了AI和数据分析的核心概念、算法原理、实际应用、工具资源等多个方面，旨在从宏观和微观的角度深入探讨其未来的发展方向。本文将按照以下结构进行阐述：首先介绍AI人工智能与数据分析的核心概念与联系，让读者对这两个领域有基本的认识；接着详细讲解核心算法原理和具体操作步骤，包括使用Python代码进行示例；然后介绍相关的数学模型和公式，并举例说明；
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01-12
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【数据集—异常检测】全网最全公开异常检测数据集（含图例）
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在读论文的时候看到一个综合了异常检测各种数据集的网站，在这里进行分享 http://odds.cs.stonybrook.edu/ 数据集类型包括： 多维点异常 图时间序列异常 时间序列点异常 对抗/攻击场景和安全数据集 视频异常 ...
通过深度学习实现对网络异常流量检测
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CSK的博客
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Matlab实现DBO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention蜣螂算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测的详细项目实例
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目录Mtfatltfab实现DBO-CNN-BiLTTM-Mutilhftfad-TFAttfntion蜣螂算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测的详细项目实例... 1项目背景介绍... 1项目目标与意义... 2项目挑战... 3项目特点与创新... 3项目应用领域... 4项目效果预测图程序设计... 5项目模型架构... 5项目模型描述及代码示例... 6项目模型算法流程图... 7项目目录结构设计及各模块功能说明... 8项目部署与应用... 9项目扩展... 11
AI人工智能领域的智能能源消费预测
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随着全球能源需求的不断增长和能源供应的紧张，提高能源利用效率、优化能源消费结构变得至关重要。智能能源消费预测作为能源管理的关键环节，能够帮助能源供应商和消费者提前规划能源使用，降低能源成本，减少能源浪费。本文旨在深入探讨AI人工智能在智能能源消费预测中的应用，涵盖了从基本概念到实际应用的各个方面，包括算法原理、数学模型、项目实战等，为相关领域的研究和实践提供全面的参考。本文共分为十个部分。第一部分为背景介绍，阐述了文章的目的、预期读者和文档结构。
【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览 第200期】Tue, 18 May 2021
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异常检测Mulcross数据集
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很不容易找到的mulcross数据集 用来分享 异常检测小伙伴们加油
网络安全数据集Maple-IDS，一个自主发布的网络安全恶意流量检测数据集
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毕业设计-基于深度学习的网络流量异常检测系统
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CNN-BiLSTM-SAM-attention实现数据分类附matlab代码
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01-02 933
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一区优化直接写：KOA-CNN-BiLSTM-Attention开普勒优化卷积、长短期记忆网络融合注意力机制的多变量回归预测程序！
weixin_48747334的博客
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KOA开普勒优化算法，于2023年5月发表在SCI、中科院1区Top顶级期刊《Knowledge-Based Systems》上。 该算法提出时间很短，目前还没有套用这个算法的文献。
毕业设计：基于深度学习的网络流量异常检测系统
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毕业设计：基于深度学习的网络流量异常检测系统将介绍基于深度学习的网络流量异常检测系统的原理、方法和实现，探讨其在网络安全领域的应用前景。 为计算机毕业设计提供了一个创新的方向，结合了深度学习和计算机视觉技术，为毕业生提供了一个有意义的研究课题。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，提供了一个具有挑战性和创新性的研究课题。无论您对深度学习技术保持浓厚兴趣，还是希望探索机器学习、算法或人工智能的领域的同学，能为您提供灵感和指导。
telemetry：网络异常检测的数据集宝藏
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telemetry：网络异常检测的数据集宝藏 项目介绍 在当今网络技术迅速发展的时代，网络安全变得愈发重要。异常检测作为网络安全的关键环节，其效果直接关系到网络系统的稳定与安全。telemetry 项目的目标是提供开源的数据集，这些数据集来自真实世界的网络环境，旨在帮助研究人员和开发人员开发、测试和比较基于机器学习的异常检测算法。 telemetry 项目的核心是构建一个公开、共享的数据集，这些数...
基于CNN-BiLSTM与三支决策的入侵检测方法
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随着网络入侵行为越来越多样化和智能化，网络数据特征维数高且非线性可分，传统的入侵检测算法存在对网络数据特征提取不充分、模型分类准确率低等问题。针对上述问题，使用卷积神经网络CNN与双向长短期记忆BiLSTM相结合的方式对网络数据进行特征提取，通过多次特征提取构造出一个多粒度的特征空间。并且，利用基于三支决策（TWD）理论的分类器对网络行为进行划分，对于划分到边界域中的网络行为，根据不同粒度的特征作进一步分析。由此，提出一种基于CNN-BiLSTM和三支决策的入侵检测方法。
异常检测数据集收集与介绍分析
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在计算机视觉的大研究领域内，有一个小方向叫做异常检测（Anomaly Detection），也叫做新颖性检测。在该方向下有以下的数据集作为大家所提出的新的研究方法的检测精度的测试。 UCSD异常检测数据集：视频–>图片 数据集链接地址：http://www.svcl.ucsd.edu/projects/anomaly/UCSD_Anomaly_Dataset.tar.gz 视频数据是通过学校中固定在较高位置上的摄像机获得的，俯瞰人行道。走道中的人群密度是变化的，从稀疏到非常拥挤。按照数据集的规定，正常
cnn-lstm流量检测
04-12
### 使用CNN-LSTM模型实现网络流量检测 在网络流量检测领域，CNN-LSTM模型可以有效捕捉时间序列中的空间特征和长期依赖关系。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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