基于神经架构搜索技术和改进Transformer的物联网入侵检测方法

本发明公开了一种基于神经架构搜索技术和改进Transformer的物联网入侵检测方法，属于物联网入侵检测技术领域，能够针对高维序列数据实现自适应特征选择和特征提取，提高长程建模能力，实现端到端的物联网入侵检测，包括：获取物联网入侵检测数据集；将获取的物联网入侵检测数据集输入至预先训练好的RTrans模型检测物联网入侵攻击行为；RTrans模型包括输入层、线性映射层、位置编码层、RTrans特征编码器、GELU激活函数层、Flatten层和Softmax层；RTrans特征编码器包括多头注意力模块、残差连接层、批归一化层和前馈神经网络，多头注意力模块用于提取序列数据多种特征模式，自适应地调整针对序列特征的注意力权值，实现高维序列数据的长距离建模，与前馈神经网络实现特征提取。