本发明提供一种基于时序神经网络的网络入侵检测方法。该方法包括：收集待检测点中的网络流量数据，将所述网络流量数据进行分类存储；对分类存储的网络流量数据进行预处理，所述预处理包括符号特征数值化和特征值归一化；训练GRU网络，利用训练好的GRU网络对预处理后的网络流量数据进行检测；若检测数据结果表现为正常流量，则允许流量通过当前检测点；若检测数据结果表现为攻击流量，则向用户发出警报。本发明通过采用GRU网络，在LSTM基础上进一步简化了网络结构，不仅可以有效解决了RNN中存在的不足，而且相比于LSTM更贴近于网络实时性的要求。
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来源：北方有色网
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