在网络安全领域，入侵检测系统(IDS)扮演着至关重要的角色，它能够及时发现并响应网络中的非法入侵和攻击行为。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的网络入侵检测方法因其高效性和准确性受到广泛关注。本文探讨的是一种结合了长短期记忆网络(LSTM)与自动编码器(Autoencoder)的混合架构模型，该模型旨在提高网络攻击检测的性能，特别是在处理网络流量数据时能够更准确地识别异常行为。 LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN)架构，能够学习长距离时间依赖性，非常适合处理和预测时间序列数据。在网络入侵检测中，LSTM能够捕捉到网络流量中的时间特征，从而对攻击进行有效的识别。而自动编码器是一种无监督的神经网络，它的主要功能是数据的降维与特征提取，通过重构输入数据来学习数据的有效表示，有助于发现正常行为的模式，并在有异常出现时，由于重构误差的增加而触发报警。 将LSTM与自动编码器结合，形成两阶段深度学习模型，可以分别发挥两种架构的优点。在第一阶段，自动编码器能够从训练数据中学习到网络的正常行为模式，并生成对正常数据的重构输出；在第二阶段，LSTM可以利用自动编码器重构的输出作为输入，分析时间序列的行为，从而检测到潜在的异常。 网络攻击识别是入侵检测系统的核心功能之一，它要求系统能够识别出各种已知和未知的攻击模式。传统的入侵检测系统通常依赖于规则库，当网络攻击类型发生改变时，系统的识别能力就会下降。相比之下，基于深度学习的系统能够通过从数据中学习到的模式来应对新的攻击类型，具有更好的适应性和泛化能力。 网络安全态势感知是指对当前网络环境中的安全事件进行实时监测、评估、预测和响应的能力。在这一领域中，异常流量检测是一个重要的研究方向。异常流量通常表现为流量突增、流量异常分布等，通过深度学习模型可以对网络流量进行分析，及时发现并响应这些异常行为，从而保障网络的安全运行。 本文提到的CICIDS2017数据集是加拿大英属哥伦比亚理工学院(BCIT)的网络安全实验室(CIC)发布的最新网络流量数据集。该数据集包含了丰富的网络攻击类型和多种网络环境下的流量记录，用于评估网络入侵检测系统的性能，因其高质量和多样性，已成为学术界和工业界进行入侵检测研究的常用数据集。 在实现上述深度学习模型的过程中，项目文件中包含了多个关键文件，例如“附赠资源.docx”可能提供了模型设计的详细说明和研究背景，“说明文件.txt”可能包含了项目的具体实施步骤和配置信息，而“2024-Course-Project-LSTM-AE-master”则可能是项目的主要代码库或工程文件，涉及到项目的核心算法和实验结果。 基于LSTM与自动编码器混合架构的网络入侵检测模型，不仅结合了两种深度学习模型的优势，而且对于网络安全态势感知和异常流量检测具有重要的研究价值和应用前景。通过使用CICIDS2017这样的权威数据集进行训练和测试，可以不断提高模型的检测精度和鲁棒性，为网络安全防护提供了强有力的技术支持。

在网络信息安全领域，入侵检测系统(IDS)扮演着至关重要的角色，它能够监控网络和系统活动，寻找恶意行为和政策违规的迹象。随着人工智能技术的发展，深度学习方法在构建入侵检测模型方面展现出了巨大的潜力。本文将探讨基于PyTorch框架，利用CIC-IDS2017和CIC-IDS2018两个数据集融合创建的网络入侵检测模型TabNet的相关知识。 CIC-IDS2017和CIC-IDS2018数据集是由加拿大信息与通信技术安全中心(CANARIE)的加拿大网络安全研究所(CIC)公布的，这两个数据集模拟了正常和恶意网络流量，并提供了详细的时间戳和网络连接数据，包括协议类型、服务、流量方向、流量总量、总包数量等特征。这些数据集由于其全面性和高质量，被广泛用于入侵检测系统的评估和开发。 PyTorch是一个开源机器学习库，基于Python实现，它提供了强大的深度学习框架和灵活的API，使得研究人员能够更高效地设计和实现各种深度学习模型。PyTorch的动态计算图特性让它在模型构建和调试上更加便捷，而其GPU加速的计算能力则显著提高了大规模数据处理的速度。 TabNet是一种新型的基于深度学习的特征选择方法，它在处理表格数据时特别有效。TabNet使用了一种新颖的注意力机制，这种机制能够学习数据中的相关性和冗余性，从而进行更有效的特征选择。在入侵检测的上下文中，使用TabNet可以帮助模型自动识别哪些特征对于检测网络入侵至关重要，从而提高检测的准确率和效率。 创建基于CIC-IDS2017和CIC-IDS2018数据集融合的TabNet网络入侵检测模型需要几个步骤。需要对数据集进行预处理，包括数据清洗、归一化和数据融合。数据融合是将两个数据集的特征和标签合并成一个统一的数据集，以便模型能够学习两种数据集中的规律。接着，需要设计TabNet架构，这包括设置合适的网络层数、神经元数量以及损失函数等。在PyTorch中，这可以通过定义一个继承自torch.nn.Module的类来实现。 训练模型是一个迭代的过程，其中包括前向传播、计算损失、反向传播以及参数更新。在这一过程中，模型通过不断地学习训练数据中的特征和标签之间的关系，逐渐提升自己的预测准确性。交叉验证是评估模型性能的重要步骤，它可以帮助检测模型的过拟合情况，并对模型进行优化。 在模型训练完成后，需要在独立的测试集上进行评估，测试集应与训练集保持独立，以确保评估结果的客观性和准确性。评估入侵检测模型的性能通常会使用准确性、精确率、召回率和F1分数等指标。这些指标能够从不同角度评价模型的性能，帮助开发者识别模型的强项和弱点。 创建的网络入侵检测模型还需要部署到实际环境中进行实时检测。部署过程中，需要考虑模型的实时性能、可扩展性和稳定性。例如，模型可能需要部署在服务器上，实时接收网络流量数据，对数据进行实时处理和入侵检测。 使用PyTorch构建的基于CIC-IDS2017和CIC-IDS2018数据集融合的TabNet网络入侵检测模型是当前网络安全领域的一个先进实例。它利用深度学习技术的强大能力，结合TabNet的高效特征选择方法，为网络入侵检测提供了一种准确、高效的技术方案。

基于CNN-LSTM模型的网络入侵检测方法，使用的是UNSW-NB15数据集，代码包含实验预处理，混淆矩阵输出，使用分成K折交叉验证，实验采用多分类，取得良好的效果。 Loss: 0.05813377723097801 Accuracy: 0.9769517183303833 Precision: 0.9889464676380157 Recall: 0.9685648381710052

针对无线传感器网络入侵检测技术面临的挑战,利用了人工免疫技术的基本原理,提出一种基于危险理论的入侵检测模型。模型采用了分布式合作机制,与采用混杂模式监听获取全局知识的方法相比,在检测性能和能耗上都具有优势。仿真结果表明,相比于传统的单一阈值Watchdog算法和自我非我(SNS)模型,基于危险理论的检测模型能够提供较高的检测率和较低的误检率,并且有效降低了系统的能耗。

随着用户数量日益递增，网络应用不断增多，尤其是网络视频会议和“管理通”项目的实施，对上海市中小学“校校通”主干网络提出了新的安全要求。一方面网络中存在着大量的“流氓流量”，宝贵带宽资源存在着浪费现象；另一方面，如果网络不慎感染病毒，大量爆发的垃圾流量会在很短的时间内涌向出口，导致出口带宽瞬间被耗尽。此时所有的业务，无论关键与否，都容易被中断。根据校校通网络的特点，在其城域网出口处，部署了千兆级入侵抵御系统H3C IPS，在抵御功能打开的情况下，该系统具备线速处理能力。

kohonen网络的聚类算法—网络入侵聚类 供大家学习

针对网络入侵检测准确率偏低而误报率偏高的问题，提出一种融合卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆（ BILSTM）网络的网络入侵检测方法。对 Kddcup99数据集进行预处理，并分别使用CNN模型、 BILSTM模型提取局部特征和长距离依赖特征，通过注意力机制计算特征的重要性，利用 softmax分类器获得最终的分类结果实验结果表明，与基于CNN和基于LSTM的方法相比，该方法的网络入侵检测效果较好，其准确率可提高至95.0%，误检率可降低至5.1%。

首先转为excel文件，再对第2，3，4，41列字符型数据转为数值型数据，转换原则是字符型数据按首字母排序顺序赋值，以0开始。

网络安全最经典的公开数据集KDD99，利用KDD99数据集可以开展基于机器学习的网络入侵方法的验证

网络安全经典数据集NSL-KDD是在原有KDD99的基础上产生的，删除了部分无用数据，可以更好的用于验证网络入侵检测算法的性能！