采用了卷积神经网络和循环神经网络的入侵检测方法描述

采用卷积神经网络和循环神经网络的入侵检测方法，一般分为两个阶段：特征提取和分类预测。在特征提取阶段，卷积神经网络被用来提取网络流量数据的特征，这些特征可以反映网络流量的统计学和结构信息。在分类预测阶段，循环神经网络被用来对网络流量进行分类预测，以判断是否存在入侵行为。

具体来说，在特征提取阶段，卷积神经网络通常采用一维卷积操作来提取网络流量数据中的时序特征，如时序统计值、时序分布值等。在分类预测阶段，循环神经网络则通常采用长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）等结构来对提取出的时序特征进行分类预测，以判断是否存在入侵行为。

这种方法的优点在于，卷积神经网络和循环神经网络分别擅长提取时空特征和时序特征，能够更好地反映网络流量的本质特征，提高入侵检测的准确率和鲁棒性。