现有研究在处理所有身份特征时,未能有效区分不同特征在认证过程中的重要性和影响,这种方式容易忽视或弱化那些对认证结果至关重要的特征信息,导致关键信息的丢失,直接影响认证结果的准确性和可靠性.为了解决这一问题,设计了基于注意力机制的智慧化校园网络统一身份认证技术,通过注意力机制实现了对校园网络身份特征的融合.在融合过程中,根据每个特征的重要性自动为其分配不同的权重,从而更准确地提取关键信息,有效应对复杂、多样化的身份特征.基于这些融合后的特征,进一步生成统一的校园网络身份标识,降低认证风险.利用神经网络中的全连接层连接学习到的特征,并通过Softmax函数计算各个身份类别的概率,选择概率最大的身份类别作为最终的认证结果,确保认证的准确性和可靠性.实验结果表明,与对比方法相比,采用所提出的方法,认证错误率得到了有效降低,网络身份的安全性能得到了显著提高,展现出良好的认证效果.
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