【摘 要】
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在分布均匀的海量数据情况下,现有的入侵检测模型均具备良好的检测性能。但网络中产生的海量入侵数据的分布通常具有不均衡特点,而大多数检测模型针对罕见攻击类型的检测率低
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61404069),辽宁省教育厅科学技术研究项目(No.LJ2017QL032),国家留学基金资助项目(No.201808210401)
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在分布均匀的海量数据情况下,现有的入侵检测模型均具备良好的检测性能。但网络中产生的海量入侵数据的分布通常具有不均衡特点,而大多数检测模型针对罕见攻击类型的检测率低。针对上述问题,提出了一种深度信念网络(Deep Belief Networks,DBN)融合极限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)基于决策树算法(Decision Tree,DT)的入侵检测模型(DBN-XGBDT)。该模型将预处理后的数据集输入深度信念网络中,实现对入侵检测数据的降维处理,将得到的特
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