文章标题：多模型组合的船舶物联网非法入侵行为检测研究

文章作者：张晓伟
关 键 字：物联网;非法入侵行为;密集连接;门控循环单元;空间特征;全连接层
文章摘要：为了提高非法入侵行为检测效果，确保船舶物联网安全、平稳运行，提出多模型组合的船舶物联网非法入侵行为检测方法。基于密集连接卷积神经网络、门控循环单元基本原理，构建基于DCCNet-GRU的改进船舶物联网非法入侵检测组合模型，将船舶物联网流量数据作为组合模型的输入，通过一维DCCNet网络获取输入样本数据的空间特征，将其作为GRU的输入，完成其时间维度特征的提取后，再将其输入到全连接层中，实现非法船舶物联网入侵行为类型的识别。实验结果表明，该方法可实现船舶物联网非法入侵行为检测，以Focal为损失函数，增长率为30、网络层数为95时，非法入侵行为检测效果最优。