基于LSTM-PCA智能算法的网络入侵检测技术研究

摘要

为解决传统网络入侵检测技术面对高维数据效率低下、难以有效捕捉攻击行为等时序关联性问题，本研究采用融合长短期记忆(LSTM)网络与主成分分析(PCA)的智能算法，以网络入侵检测基准数据集(NSL-KDD)为例，提出了LSTM-PCA模型，该模型利用PCA对高维网络流量数据进行特征降维与优化，消除冗余信息，同时构建LSTM分类模型，以此来挖掘流量数据中的时序依赖特征以实现精准异常识别。实验结果表明:本研究提出的LSTM-PCA模型在检测准确率上达到98.7%，将误报率显著降低至1.2%，相较于支持向量机(SVM)、随机森林等传统模型展现出显著性能优势，为构建高效、自适应的网络入侵检测系统提供解决方案。

关键词

网络入侵检测技术 / 长短期记忆-主成分分析智能算法 / 主成分分析特征降维