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基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CN）的入侵檢測方法在實(shí)際應(yīng)用中模型訓(xùn)練時(shí)間過長、超參數(shù)較多、數(shù)據(jù)需求量大。為降低計(jì)算復(fù)雜度，提高入侵檢測效率，提出一種基于集成深度森林（EDF）的檢測方法。在分析CN的隱藏層結(jié)構(gòu)和集成學(xué)習(xí)的 Bagging集成策略的基礎(chǔ)上構(gòu)造隨機(jī)森林（RF）層，對每層中RF輸入隨機(jī)選擇的特征進(jìn)行訓(xùn)練，拼接輸出的類向量和特征向量并向下層傳遞迭代，持續(xù)訓(xùn)練直至模型斂。在NSL-KDD數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明與CNN算法相比，EDF算法在保證分類準(zhǔn)確率的同時(shí)，其收斂速50%以上，證明了EDF算法的高效性和可行性。
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