基于DNN-CNN-Attention混合模型的网络入侵检测方法研究

项目说明

项目在代码编辑器中运行 main.py，终端显示标题“基于 DNN-CNN-Attention 混合模型的网络入侵检测”，并列出 0-9 号菜单：数据预处理、训练模型（DNN、CNN、Hybrid）、评估模型、生成可视化图表、特征重要性分析（梯度方法）、SHAP 特征重要性分析、消融实验、生成 HTML 报告、运行全部流程、退出。左侧项目树含 models 目录（CNN_best.keras、DNN_best.keras、hybrid_best.keras）、results 目录（figures、ablation_results.pkl、class_comparison.csv）及 requirements.txt。第二张截图输入 5 后输出特征重要性分析完成，并保存 results/figures/attention_weights.png。