医疗信息物理系统是集成了医院物理、通信和计算组件的系统,旨在为患者提供高质量的医疗保健,然而医疗信息物理系统也带来新的安全风险。针对此问题,研究了一种基于LS-CNN模型的入侵检测方案,该方案采用轻量高效的拉普拉斯分值法进行特征选择,利用卷积神经网络学习特征以及分类样本。使用UNSW-NB15作为研究数据集,实验结果表明,该模型相比于其他机器学习算法具有更高的准确率,并且拉普拉斯分值法能在保证分类性能的同时降低61%的训练时间。
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