基于二次决策的深度学习入侵检测模型

来源 :微电子学与计算机 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zzhijian

【摘要】

：

针对深度神经网络用于入侵检测方法时存在训练过程中由于数据不平衡和特征冗余两大问题而导致的低检测率和高误报率,提出一种基于二次决策的深度学习模型(TDDL).该模型由深度

【作者】

：

江泽涛翟振宇

【机构】

：

桂林电子科技大学广西图像图形与智能处理重点实验室

【出处】

：

微电子学与计算机

【发表日期】

：

2020年4期

【关键词】

：

深度学习入侵检测自动编码器特征学习 deep learningintrusion detectionself-encoderfeature learnin

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61876049,61762066,61572147),广西科技计划项目(AC16380108),广西图像图形智能处理重点实验项目(GIIP201701、GIIP201801、GIIP201802、GIIP201803),广西研究生教育创新计划项目(2019YCXS043)

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针对深度神经网络用于入侵检测方法时存在训练过程中由于数据不平衡和特征冗余两大问题而导致的低检测率和高误报率,提出一种基于二次决策的深度学习模型(TDDL).该模型由深度堆栈自动编码器(DSAE)和神经网络结合,包括二个阶段特征学习,其中第一阶段使用DSAE对特征压缩并加入区分异常数据的概率值特征,第二阶段使用神经网络(NN)接收第一阶段的特征并训练,从而降低特征冗余和平衡对正常数据的偏向,以提高检测效果.经KDDCUP99数据集进行实验测试,仿真实验结果表明,该模型能有效提升深度神经网络在入侵检测数据上特

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