1、入侵检测系统进展与 Panacea 自动化攻击分类方案

入侵检测系统进展与 Panacea 自动化攻击分类方案

在当今的网络安全领域,入侵检测系统(IDS)是保障网络安全的重要工具。而在众多 IDS 中,基于异常的入侵检测系统(ABS)虽能发现异常行为,但在攻击分类方面存在明显不足。本文将介绍一次关于入侵检测的研讨会相关信息,以及一种名为 Panacea 的自动攻击分类系统。

1. RAID 2009 研讨会概述

RAID 2009(第 12 届国际入侵检测系统最新进展研讨会)于 2009 年 9 月 23 - 25 日在法国圣马洛举行。此次研讨会由 SUPELEC 组织,并且与 ESORICS 2009 同地举办。它汇聚了学术界、政府和行业的顶尖研究人员与从业者,共同探讨入侵检测的研究与实践。

会议设有六个主要环节,涵盖了基于异常和规范的方法、恶意软件检测与预防、网络和主机入侵检测与预防、移动设备入侵检测以及高性能入侵检测等主题。此外,还有一个关于新兴研究领域和案例研究的海报展示环节。

研讨会的投稿和评审情况如下:
- 论文投稿与筛选 :程序委员会收到了来自全球的 59 篇完整论文投稿。所有投稿都由独立评审人员根据空间、主题、技术评估和整体平衡性进行了仔细评审。最终在 5 月 21 日于加利福尼亚奥克兰举行的程序委员会会议上确定了入选论文,共有 17 篇论文被选中进行展示并收录在会议论文集中。
- 海报投稿与筛选 :研讨会还接受了海报展示的投稿,这些投稿以扩展摘要的形式发表,内容涉及早期研究、应用演示或案例研究。共有 30 张海报投稿,由程序委员会的一个三人独立小组根据新颖性、描述和评估进行了评分。该小组推荐了其中 1

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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