基于網(wǎng)絡攻擊檢測和啟發(fā)式算法的路面結構優(yōu)化設計系統(tǒng)

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摘要：為滿足當今時代瀝青路面結構設計的實際需求，基于深度學習和啟發(fā)式算法設計了一個保證數(shù)據(jù)安全，可以有效防范網(wǎng)絡攻擊且足夠智能化的路面結構優(yōu)化設計系統(tǒng)。首先，針對日益復雜的網(wǎng)絡攻擊問題，提出了BERT-BiLSTM-CNN深度學習模型，對SQL注入攻擊問題進行檢測。通過與現(xiàn)有的深度學習分類模型進行對比實驗，結果表明，BERT-BiLSTM-CNN模型相對于其他模型具有更好的檢測效果，準確率和F分別達到了96.69%和95.43%。（剩余21191字）