题名:
基于深度学习的网络入侵检测模型与算法研究   / 王振东著 ,
ISBN:
978-7-5768-4543-3 价格： CNY98.00
语种:
chi
载体形态:
216页 图 24cm
出版发行:
出版地： 长春 出版社： 吉林大学出版社 出版日期： 2026
内容提要:
本书共8章, 对入侵检测进行了概述, 阐述了深度学习的基础理论, 提出了一种轻量级物联网入侵检测系统ResLSTM, 描述了网络架构, 并分析了模型的可行性和有效性; 提出了一种基于SENet的物联网轻量级入侵检测模型, 构建了一种基于元图神经网络的入侵检测框架, 设计了注意力损失函数, 简化了注意力机制的运算过程等。 
主题词:
计算机网络   安全技术
中图分类法:
TP393.08 版次： 5
主要责任者:
王振东 著
附注:
本书出版得到多维智能感知与控制江西省重点实验室 (No.2024SSY03161) 费助 
责任者附注:
王振东, 男, 现就职于江西理工大学信息工程学院, 教研室主任, 副教授。毕业于哈尔滨工程大学计算机应用技术专业, 博士研究生学历。研究方向为入侵检测、恶意代码分析、车联网、人工智能等。