| 一种面向军事物联网的网络流量异常检测模型 |
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| 引用本文： | 康潆允,孟凡宇,冯永新.一种面向军事物联网的网络流量异常检测模型[J].火力与指挥控制,2021,46(2):120-125,132. |
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| 作者姓名： | 康潆允 孟凡宇 冯永新 |
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| 作者单位： | 沈阳理工大学信息科学与工程学院,沈阳 110159;沈阳理工大学信息科学与工程学院,沈阳 110159;沈阳理工大学信息科学与工程学院,沈阳 110159 |
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| 基金项目： | 辽宁省特聘教授支持计划基金(2017);辽宁省高等学校创新团队支持计划基金资助项目(2017) |
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| 摘 要： | 针对军事物联网中网络流量数据日趋复杂,数据特征维度高等特点,将卷积神经网络算法应用到网络流量分析领域.根据数据特点,构建出一种基于无池化层改进型卷积神经网络(NPCNN,No Pooling CNN)的网络流量异常检测模型.采用Modbus、NSL-KDD和KDDCup99数据集对NPCNN网络流量异常检测模型进行验证,同时将NPCNN网络结构同传统的卷积神经网络对比,通过对实验结果的分析发现,该模型在军事物联网网络流量异常检测中具有可行性和可扩展性.同时NPCNN网络在准确率性能方面优于传统的卷积神经网络,为军事物联网网络流量分析提供一种可靠方法.
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| 关 键 词： | 军事物联网 网络流量 NPCNN 网络安全 卷积神经网络 |
A Network Traffic Anomaly Detection Model for Military Internet of Things(MIOT) |
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| KANG Ying-yun,MENG Fan-yu,FENG Yong-xin.A Network Traffic Anomaly Detection Model for Military Internet of Things(MIOT)[J].Fire Control & Command Control,2021,46(2):120-125,132. |
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| Authors: | KANG Ying-yun MENG Fan-yu FENG Yong-xin |
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