【摘 要】
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目前基于深度学习的网络异常检测是入侵检测领域新的研究方向,但是大部分研究都是利用数据挖掘处理后的特征数据进行特征学习和分类。该文利用UNSW-NB15作为主要研究数据集,
【机 构】
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中国信息安全测评中心; 华东理工大学信息科学与工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1536119)
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目前基于深度学习的网络异常检测是入侵检测领域新的研究方向,但是大部分研究都是利用数据挖掘处理后的特征数据进行特征学习和分类。该文利用UNSW-NB15作为主要研究数据集,利用独热编码对数据集中的原始网络包进行编码,维度重构后形成二维数据,并利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)中的GoogLeNte网络进行特征提取学习,最后训练分类器模型进行检测。实验结果表明:该文提出的技术方法能有效处理原始网络包并进行网络攻击检测,检测精度达到99%以上,高于基于特征数据进行的深度学习检测方法。
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