可变融合的随机注意力胶囊网络入侵检测模型

为了增强检测模型的准确率与泛化性,提出了一种可变融合的随机注意力胶囊网络的入侵检测模型,通过特征动态融合,模型能够更好地捕捉数据特征;同时使用随机注意力机制,减少了对训练数据的依赖,使模型更具有泛化能力。所提模型在NSL-KDD和UNSW-NB15数据集上进行验证,实验表明,模型在2种测试集上的准确率分别达到了99.49%和98.60%。