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針對大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢要素獲取時間復(fù)雜度較高和攻擊樣本不平衡導(dǎo)致小類樣本分類精度不高的問題，提出一種基于深度自編碼網(wǎng)絡(luò)的態(tài)勢要素獲取機制。在該機制下，利用優(yōu)化后的深度自編碼網(wǎng)絡(luò)作為基分類器，識別數(shù)據(jù)類型。一方面，在自編碼網(wǎng)絡(luò)的逐層訓(xùn)練中，提出一種結(jié)合交叉熵（ CE）函數(shù)和反向傳播（BP）算法的訓(xùn)練規(guī)則，克服傳統(tǒng)的方差代價函數(shù)更新權(quán)值過慢的缺陷；另一方面，在深度網(wǎng)絡(luò)的微調(diào)和分類階段，提出一種主動在線采樣（AOS）算法應(yīng)用于分類器中，通過在線選擇用于更新網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的攻擊樣本，達到總樣本的去冗余和平衡各類攻擊樣本數(shù)量的目的，從而提高小類攻擊樣本的分類精度。經(jīng)對實例數(shù)據(jù)的仿真分析，該方案有較好的態(tài)勢要素獲取精度，并能有效減少數(shù)據(jù)傳輸時的通信開銷。
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