基于深度学习的WSN入侵检测系统研究与设计

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摘要：传统浅层机器学习难以提取现今随时间变化的高维且非线性的海量数据的本质特征，入侵检测准确率低，算法复杂且训练时间过长。对此，采用分簇式网络拓扑，改进NCRP算法的路由协议降低网络能耗，在簇头节点使用SAESM进行压缩且异常检测提高簇头节点传送给基站节点的有效信息量及快速有效响应，在基站使用SLSTM的高级检测算法进行精准识别攻击行为与类型。（剩余4828字）

试读结束

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