基于深度級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)算法研究
所屬分類:技術(shù)論文
上傳者:aetmagazine
文檔大小:562 K
標(biāo)簽: 入侵檢測(cè) 特征提取 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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文檔介紹:針對(duì)海量多源異構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)難以用傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有效提取特征,分類效果差的問題,提出一種基于深度級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)算法,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)特征的能力,將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來,同時(shí)提取流量數(shù)據(jù)的空間特征和時(shí)序特征,并采用softmax進(jìn)行分類,提高模型的檢測(cè)性能和泛化能力。最后將該算法在KDDCUP99數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該入侵檢測(cè)模型相較于SVM、DBN等算法有更高的檢測(cè)率,準(zhǔn)確率可達(dá)95.39%,誤報(bào)率僅0.96%,有效提高了入侵檢測(cè)分類性能。
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