基于残差网络和深度学习的入侵检测方法研究

针对工业互联网攻击流量特征复杂以及深层神经网络易发生退化的问题,提出了一种基于残差网络和深度学习的入侵检测方法,实现了将一维卷积神经网络与门控循环单元残差连接的网络模型。使用CSE-CIC-IDS2018数据集和密西西比州大学的天然气管道数据集进行实验,结果表明,此方法在各个评价指标上均优于其他经典机器学习算法,具有较好检测性能和泛化能力,证明了其在工业网络环境中的可靠性及应用价值。