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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>一種多通道自編碼器深度學習的入侵檢測方法

      一種多通道自編碼器深度學習的入侵檢測方法

      2021-04-07 | pdf | 5.16 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　針對現(xiàn)有的入侵檢測方法在檢測準確率和誤報率方面存在的不足，提岀了一種多通道自編碼器深度學習的入侵檢測方法。該方法分為無監(jiān)督學習和有監(jiān)督學習兩個階段：首先分別采用正常流量和攻擊流量訓練兩個獨立的自編碼器，其重構的兩個新特征向量與原始樣本共同組成多通道特征向量表示;然后利用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）對多通道特征向量表示進行處理，學習通道之間可能的依賴關系，用于更好地區(qū)分正常流量和攻擊流量之間的差異。該方法將無監(jiān)督的多通道特征學習和有嗌督的跨通道特征依賴學習有機地結合起來，用于訓練靈活有效的入侵檢測模型，達到極大地提高模型檢測準確率的目的。同時，為了優(yōu)化CNN的超參數(shù)并提高網(wǎng)絡對通道間依賴關系的辨識效果，利用遺傳算法自動尋找CNN模型的最優(yōu)拓撲集合。實驗結果表明，該方法在多個數(shù)據(jù)集中獲得了良好的結果，比其他入侵檢測算法具有更妤的預測準確性。

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