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FATIDS：面向类不平衡样本的物联网入侵检测方法
计算机科学与技术 | 更新时间：2026-01-23

    • FATIDS：面向类不平衡样本的物联网入侵检测方法

    • FATIDS： an IoT intrusion detection method for class⁃imbalanced samples

    • “在物联网安全领域，研究人员提出了基于FATIDS的入侵检测方法，通过自注意力机制和Focal Loss优化，有效提升了检测性能。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2025年55卷第12期 页码：3986-3999
    • 作者机构：

      空军工程大学 防空反导学院，西安 710051

    • 作者简介：

      王鹏（1999-），男，博士研究生.研究方向：智能信息处理，模式识别.E-mail：peng_wang2022@163.com

      王晓丹（1966-），女，教授，博士.研究方向：智能信息处理，模式识别.E-mail：afeu_wang@163.com

    • 基金信息：
      国家自然科学基金项目(61876189;61703426;61273275);陕西省高校科协青年人才托举计划项目(20190108);陕西省创新人才推进计划项目(2020KJXX-065)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240403    

      中图分类号： TP183;TP391.4

    • 收稿：2024-04-16，

      纸质出版：2025-12-01

    移动端阅览

  • 王鹏,宋亚飞,王晓丹等.FATIDS：面向类不平衡样本的物联网入侵检测方法[J].吉林大学学报（工学版）,2025,55(12):3986-3999. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240403.

    WANG Peng,SONG Ya-fei,WANG Xiao-dan,et al.FATIDS： an IoT intrusion detection method for class⁃imbalanced samples[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2025,55(12):3986-3999. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240403.

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