文章摘要:随着物联网（IoT）接入设备越来越多，以及管理维护人权缺乏对IoT设备安全意识，针对IoT环境和设备的（CNN）+长短期记忆（LSTM）网络为模型架构，利用CNN提取数据空间特征，LSTM提取数据时序特征，将交叉熵函数改进为动态权重交叉熵损失函数，制作出一个针对IoT环境的入侵检测系统（IDS）。经实验设计分析，并使用准确率，型与传统的交叉熵损失函数模型相比，在使用数据集的ARP类样本中，使用动态权重损失函数的模型比使用传统交叉熵损失函数的模型在F1-measure上提升了47个百分点，针对数据集中的其他少数类则提升了2-10个百分点。实验证明了动态权重损失函数能够增强模型对少数样本的判别能力，该方法可以提升入侵检测系统对少数类攻击样本的判断能力。

文章关键词:动态权重损失函数,入侵检测,深度学习,卷积神经网络,长短期记忆,物联网,

项目基金:中央高效基本科研业务费专项资金资助（2020MS122）,

论文作者:董宁 程晓荣 张铭泉 

作者单位:华北电力大学(保定)计算机系 

论文分类号: TN915.08;TP391.44

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文章来源：《物联网技术》 网址: http://www.wlwjszz.cn/qikandaodu/2021/0904/2164.html