基于注意力机制的残差网络入侵检测模型

摘要

针对现有网络入侵检测技术存在的数据不平衡导致检测准确率不足、实时性差和泛化性能低等问题,对基于ResNet(深度残差网络)的入侵检测模型进行改进。在ResNet的每个Dense(全连接)层后添加自注意力层,形成残差连接,旨在通过捕捉长距离依赖关系增强特征表示能力,同时提升网络的学习能力、灵活性和解释性。使用CIC-IDS-2017数据集对新模型进行验证,结果显示,模型的准确率为97.56%,真正例率为97.46%,误报率为4.00%,损失函数值快速收敛至0.044。本文模型与其他文献模型相比,真正例率平均提升约5.62百分点,准确率平均提升约3.94百分点。