基于多尺度特征提取的网络入侵检测系统设计与实现分析

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摘  要：针对网络入侵检测问题，提出了一种基于多尺度特征提取的网络入侵检测系统，该系统包括数据采集与处理、特征检测和攻击类型识别与可视化报警3个核心模块。在多尺度特征检测模块中，采用了结合并行卷积层、挤压与激励注意力机制以及残差连接的深度学习模型，以增强对复杂网络流量模式的检测能力。实验结果表明，相比于多层感知机算法，所提模型为准确率提高了1.5%、召回率提高了1.6%、精确度提高了1.5%、F1分数提高了1.6%，证明了所提模型在网络入侵检测任务中的高效性和优越性。（剩余4462字）

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