基于双流金字塔增强的DSCN模型在校园网络安全中的优化研究

摘要

针对校园网络安全入侵检测中存在的复杂网络流量模式识别困难和实时响应能力不足的问题，提出一种基于双流金字塔增强策略的深度可分离卷积网络(DSCN)模型，以优化校园网络安全入侵检测与响应系统。该模型通过双流结构融合低分辨率与高分辨率路径的多尺度信息，显著提升其对复杂网络流量模式的识别能力，同时深度可分离卷积(DSC)通过分解卷积操作，有效降低模型的计算复杂度，进而提升系统的实时响应能力。将该模型在KDD Cup 1999、CICIDS 2017、CICIDS 2021和UNSW-NB15数据集上进行验证，结果表明，该模型在入侵检测率、误报率、响应时间等多项指标上表现优异，为校园网络安全防护提供了一种高效的技术解决方案。

关键词

校园网络安全 / 入侵检测 / 深度可分离卷积网络 / 双流金字塔增强策略