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      深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的多分類器入侵檢測(cè)方法

      2021-06-09 | pdf | 7.00 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　針對(duì)海量數(shù)據(jù)環(huán)境下，傳統(tǒng)智能化入侵檢測(cè)方法檢測(cè)性能較差的問題，提岀了一種深度信念網(wǎng)絡(luò)（ deep belief networks，DBN）下一對(duì)-（one- versus-one）梯度提升樹（ gradient boosting decision tree，GBDT）的多分類器入侵檢測(cè)方法（DBN-OGB）。該方法首先利用深度信念網(wǎng)絡(luò)從高維、復(fù)雜的入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)中提取出低維、具有代表性的特征數(shù)據(jù);然后利用一對(duì)一法，在任意兩類特征數(shù)據(jù)之間構(gòu)建一個(gè)梯度提升樹分類器;接著利用各個(gè)分類器對(duì)未知網(wǎng)絡(luò)攻擊進(jìn)行識(shí)別，得票最多的類別即為該攻擊的類別;最后利用 NSL-KDD數(shù)據(jù)集進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示DBN-OB方法的平均準(zhǔn)確率和檢測(cè)率都高于9%，相較于 DBN-MSVM（depbelief nets based multi-class support vector machine）方法其準(zhǔn)確率和檢測(cè)率分別提升0.56%和1.03%，表明DBN-OGB是一種有效、可行的入侵檢測(cè)方法，且提高了對(duì)海量入侵?jǐn)?shù)據(jù)的檢測(cè)性能。

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