基于CNN和lstm网络入侵检测代码

以下是一个基于CNN和LSTM网络的入侵检测代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D, LSTM, Reshape

# 加载数据集
data = pd.read_csv('kddcup.csv')

# 数据预处理
data = pd.get_dummies(data, columns=['protocol_type', 'service', 'flag'])
X = data.drop('label', axis=1).values
y = pd.get_dummies(data['label']).values

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 将数据重塑成适合CNN的格式
X_train = X_train.reshape(-1, 1, 41, 1)
X_test = X_test.reshape(-1, 1, 41, 1)

# 定义CNN-LSTM模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(1, 3), padding='same', activation='relu', input_shape=(1, 41, 1)))
model.add(Conv2D(64, kernel_size=(1, 3), padding='same', activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(1, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Reshape((-1, 64)))
model.add(LSTM(128, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))
model.add(Dense(5, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, batch_size=128, epochs=10, validation_data=(X_test, y_test))

该代码使用了卷积神经网络(Conv2D)和长短时记忆网络(LSTM)的结合来实现入侵检测。首先，使用`pd.get_dummies`函数将分类变量转换成数字编码，然后使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。接着，将数据重塑为适合CNN的格式，并定义了一个包含Conv2D、MaxPooling2D、Dropout、Reshape和LSTM层的模型。最后，使用`compile`函数编译模型，并使用`fit`函数进行训练。