【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络安全领域，特别涉及一种基于改进cnn-bilstm的无人机群接入认证方法。
技术介绍
1、目前，深度学习方法被应用到无人机集群的外部节点接入认证当中，针对外部无人机节点请求接入时所产生的数据，使用深度学习技术对接入数据进行分类判断，对分类为恶意的无人机，集群则拒绝其接入集群的请求。
2、无人机群接入认证多采用cnn-bilstm方法来对无人机接入时产生的行为数据进行分类认证，但是传统的cnn-bilstm方法存在分类准确率不高，特征提取不足的问题。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是：
2、为了解决传统模型的分类准确率不足的问题，本专利技术提供一种基于改进cnn-bilstm的无人机群接入认证方法。引入多头注意力机制，增强了cnn-bilstm模型的特征提取性能，提高了模型的学习能力，从而提升了无人机群接入认证的可靠性。
3、本专利技术采用的技术方案为：
4、一种基于改进cnn-bilstm的无人机群接入认证方...
【技术保护点】
1.一种基于改进CNN-BiLSTM的无人机群接入认证方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进CNN-BiLSTM的无人机群接入认证方法，其特征在于，获取无人机历史接入数据还包括预处理，所述预处理包括：将数据中标称类型的属性编码为整数值，编码后标称类型应该变为数值类型；对整个数据集的数值属性列都进行归一化。
3.根据权利要求1所述的一种基于改进CNN-BiLSTM的无人机群接入认证方法，其特征在于，训练过程中采用的损失函数为二元交叉熵损失函数：
4.根据权利要求1所述的一种基于改进CNN-BiLSTM的无人机群...
【技术特征摘要】
1.一种基于改进cnn-bilstm的无人机群接入认证方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进cnn-bilstm的无人机群接入认证方法，其特征在于，获取无人机历史接入数据还包括预处理，所述预处理包括：将数据中标称类型的属性编码为整数值，编码后标称类型应该变为数值类型；对整个数据集的数值属性列都进行归一化。
3.根据权利要求1所述的一种基于改进cnn-bilstm的无人机群接入认证方法，其特征在于，训练过程中采用的损失函数为二元交叉熵损失函数：
4.根据权...
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