基于双重图神经网络的计算机网络入侵检测方法探讨
摘要
随着计算机网络应用的普及,计算机安全技术也在不断发展。其中,网络入侵检测技术是目前应对网络安
全问题的有效技术措施,在网络安全检测中应用比较普遍。而传统计算机网络入侵检测过度依赖手动操作,所以无
法应对全部的入侵行为,对此,提出基于双重图神经网络的计算机网络入侵检测方案,借助网络结构对于传统时序
数据进行高效处理。能够在双重图神经网络检测中,不断对特征进行更新,有效检测网络入侵行为。这种检测方法
的准确性和全面性更高,对于提升计算机网络安全管理水平具有重要应用价值。
全问题的有效技术措施,在网络安全检测中应用比较普遍。而传统计算机网络入侵检测过度依赖手动操作,所以无
法应对全部的入侵行为,对此,提出基于双重图神经网络的计算机网络入侵检测方案,借助网络结构对于传统时序
数据进行高效处理。能够在双重图神经网络检测中,不断对特征进行更新,有效检测网络入侵行为。这种检测方法
的准确性和全面性更高,对于提升计算机网络安全管理水平具有重要应用价值。
关键词
双重图神经网络;计算机;网络入侵检测;网络安全
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PDF参考
[1]王雪妍,温蜜,李晋国,熊赟.一种卷积神经网
络结合特征融合的网络入侵检测方法[J].计算机应用与软
件,2024,41(08):359-366.
[2]张璐,胡静,王旭.基于大数据分析的网络入侵
检测与防御技术研究[J].网络安全和信息化,2024,(08):
132-134.
[3]王玮琳.基于双重图神经网络的计算机网络入侵
检测方法[J].现代工业经济和信息化,2024,14(07):
74-76.
[4]伍均玺,林峰,高红云.基于改进深度学习的主
动式通信网络入侵行为自适应识别算法[J].微型电脑应
用,2024,40(04):9-12.
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