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使用滑动时间窗口数据处理的NIDS神经网络及其泛化能力

💡 原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要

本研究提出了一种基于滑动时间窗口的数据处理方法，用于网络入侵检测系统（NIDS）。该方法仅需十一种特征，能够实现高效的数据聚合，训练准确率超过99%。同时探讨了NIDS的泛化能力及其对不同数据集的影响。

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标签

数据处理 泛化能力 滑动时间窗口 特征聚合 神经网络 网络入侵检测
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