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基于内存增强自编码器的轻量级无人机网络异常检测模型
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作者 胡天柱 沈玉龙 +3 位作者 任保全 何吉 刘成梁 李洪钧 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期13-26,共14页
为了解决传统智能攻击检测方法在无人机网络中存在的高能耗以及高度依赖人工标注数据的问题,提出一种基于双层内存增强自编码器集成架构的轻量级无人机网络在线异常检测模型。采用基于操作系统的消息队列进行数据包缓存,实现对高速数据... 为了解决传统智能攻击检测方法在无人机网络中存在的高能耗以及高度依赖人工标注数据的问题,提出一种基于双层内存增强自编码器集成架构的轻量级无人机网络在线异常检测模型。采用基于操作系统的消息队列进行数据包缓存,实现对高速数据流的持久化处理,有效提升了模型的稳定性和可靠性。基于衰减窗口模型计算数据流复合统计特征,以增量更新方式降低了计算过程中的内存复杂度。利用层次聚类算法对复合统计特征进行划分,将分离的特征输入集成架构中的多个小型内存增强自编码器进行独立训练,降低了计算复杂度,同时解决了传统自编码器因重构效果过拟合而导致的漏报问题。在公开数据集和NS-3仿真数据集上的实验表明,所提模型在保证轻量级的同时,与基线方法相比,假阴性率分别平均降低了35.9%和48%。 展开更多
关键词 无人机网络 异常检测 轻量级在线检测 内存增强自编码器
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