该研究提出了一种结合卷积神经网络(CNN)与Transformer的混合深度学习模型,用于检测物联网(IoT)环境中的攻击行为。通过使用CIC-IoT-2023数据集,该模型实现了较高的性能指标:准确率达到99.97%,损失值为0.0123,表明其在实时攻击检测中具有良好的有效性。
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| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| Apple M2(8核CPU) | Apple | N/A | (操作系统)提供深度学习框架和工具运行的环境。 |
| CICIoT2023 数据集 | UNB | https://www.unb.ca/cic/datasets/iot2023.html | 公开可用的物联网数据集 |
| Keras 2.6.0 | Keras | https://keras.io/ | 运行在 TensorFlow 之上的 API,提供用户友好的接口。 |
| Matplotlib 3.4.3 | Matplotlib | https://matplotlib.org/ | Python 的可视化库。 |
| NumPy 1.21.4 | NumPy | https://numpy.org/ | 用于 Python 科学计算的基础包。 |
| NVIDIA Tesla P100 GPU(16 GB VRAM) | Google Colab Pro | N/A | 训练用硬件 |
| Pandas 1.3.4 | Pandas | https://pandas.pydata.org/ | 数据分析与操作工具。 |
| Python 3.8.10 | Python 软件基金会 | https://www.python.org/downloads/release/python-3810/ | 由于其丰富的库和社区支持,成为深度学习中最流行的编程语言。 |
| scikit-learn 1.0.2 | Scikit Learn | https://scikit-learn.org/ | Python 的机器学习库。 |
| Seaborn 0.11.2 | Seaborn | https://seaborn.pydata.org/ | 统计数据分析可视化库。 |
| 系统内存 | N/A | N/A | 32 GB RAM |
| TensorFlow 2.6.0 | https://www.tensorflow.org/ | 因其全面的工具和库而被广泛使用。 |
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