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Fusion of spiral convolution-LSTM for Intrusion detection Modeling

Computers, Materials & Continua 2024年第5期79卷 2315-2329页

作者： Fei Wang Zhen dong School of Cyberspace Security Gansu University of Political Science and LawLanzhou73000China

Aiming at the problems of low accuracy and slow convergence speed of current intrusion detection models,spiralconvolution is combined with Long Short-Term Memory Network to construct a new intrusion detection *** dataset is first preprocessed using solo thermal encoding and normalization *** the spiral convolution-Long Short-Term Memory Network model is constructed,which consists of spiral convolution,a two-layer long short-term memory network,and a *** is shown through experiments that the model is characterized by high accuracy,small model computation,and fast convergence speed relative to previous deep learning *** model uses a new neural network to achieve fast and accurate network traffic intrusion *** model in this paper achieves 0.9706 and 0.8432 accuracy rates on the NSL-Kdd dataset and the UNSWNB-15 dataset under five classifications and ten classes,respectively.

关键词： Intrusion detection deep learning spiral convolution long and short term memory networks 1d-spiral convolution

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