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作者：李小松;
单位：西华师范大学计算机学院;
摘要：分布式网络具有去中心化特性，没有单一的中心节点控制整个网络，且因数据大部分分散存储在多个节点上的特点，增加了混合入侵信息检测的难度。为此，提出一种Agent技术下分布式网络混合入侵信息智能检测方法。采用多Agent技术将检测任务分散至各个单元，汇聚分布式网络中的数据信息，并采用主成分分析提取其中的特征向量。再将特征向量作为基于CNN-BiLSTM的入侵检测模型的输入，通过BiLSTM层捕捉其时间维度特征，并采用多头注意力机制整合CNN层、BiLSTM层从而输出入侵检测结果，实现分布式网络混合入侵信息的智能检测。实验结果表明，所提方法可通过对分布式网络信息关键特征的选择，实现入侵信息检测。
关键词：入侵信息检测;;Agent技术;;分布式网络;;主成分分析;;特征向量;;多头注意力机制
