针对物联网流量入侵检测的全局特征提取问题，对现有的网络入侵检测方法进行了改进，提出了一种基于组合神经网络的入侵检测方法。首先利用一维密集连接卷积神经网络对数据集中流量的空间特征进行提取；然后利用门控循环神经单元进一步提取时序特征，完成对物联网流量数据的时空特征提取；最后采用UNSW-NB15和Bot-iot数据集对组合神经网络模型进行多分类训练和测试。实验结果表明，所提方法在准确率以及其他评价指标方面均有一定的提高，表明了该方法的有效性。
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