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摘要现代网络化产品之间的互联性日益增强，随之而来的是高档网络要挟的增多。因而，需求开发既精确又具有高效核算才能、并能应对各种运作情况的侵略检测体系。本文提出了一种依据深度学习的侵略查验测验结构，该结构选用专家混合（MoE）结构，并结合依据EfficientNet的搬迁学习技能。此外，
现代网络化产品之间的互联性日益增强，随之而来的是高档网络要挟的增多。因而，需求开发既精确又具有高效核算才能、并能应对各种运作情况的侵略检测体系。本文提出了一种依据深度学习的侵略查验测验结构，该结构选用专家混合（MoE）结构，并结合依据EfficientNet的搬迁学习技能。此外，还提出了一种改进版的addax优化算法（RAOA），用于在资源受限的情况下调整超参数。该结构的有用性经过包括网络流量和传感器数据在内的归纳基准测验集进行了严厉验证。与7种最先进的模型比较，所提出的办法取得了95.7%的较高微观F1分数。一起，该模型的推理推迟仅为4.7毫秒，模型巨细为21MB，这表现了其在资源有限环境中的适用性。这些依据成果得出，搬迁学习、模块化网络规划以及智能优化技能能结合运用，然后构建出最有用且有用的侵略检测体系，适用于大多数网络安全使用。
