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      基于優(yōu)化數(shù)據(jù)處理的深度信念網(wǎng)絡(luò)模型的入侵檢測(cè)方法

      2017-12-01 | rar | 1.37 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　針對(duì)目前網(wǎng)絡(luò)中存在的對(duì)已知攻擊類型的入侵檢測(cè)具有較高的檢測(cè)率，但對(duì)新出現(xiàn)的攻擊類型難以識(shí)別的缺陷問(wèn)題，提出了一種基于優(yōu)化數(shù)據(jù)處理的深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN）模型的入侵檢測(cè)方法。該方法在不破壞已學(xué)習(xí)過(guò)的知識(shí)和不嚴(yán)重影V向檢測(cè)實(shí)時(shí)性的基礎(chǔ)上，分別對(duì)數(shù)據(jù)處理和方法模型進(jìn)行改進(jìn)，以解決上述問(wèn)題。首先，將經(jīng)過(guò)概率質(zhì)量函數(shù)（PMF）編碼和MaxMin歸一化處理的數(shù)據(jù)應(yīng)用于DBN模型中；然后，通過(guò)固定其他參數(shù)不變而變化一種參數(shù)和交叉驗(yàn)證的方式選擇相對(duì)最優(yōu)的DBN結(jié)構(gòu)對(duì)未知攻擊類型進(jìn)行檢測(cè)；最后，在NSL-KDD數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，數(shù)據(jù)的優(yōu)化處理能夠使DBN模型提高分類精度，基于DBN的入侵檢測(cè)方法具有良好的自適應(yīng)性，對(duì)未知樣本具有較高的識(shí)別能力。在檢測(cè)實(shí)時(shí)性上，所提方法與支持向量機(jī)（SVM）算法和反向傳播（BP）網(wǎng)絡(luò)算法相當(dāng)。

      基于優(yōu)化數(shù)據(jù)處理的深度信念網(wǎng)絡(luò)模型的入侵檢測(cè)方法

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