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      電子發燒友網>電子資料下載>電子資料>深度學習網絡的多分類器入侵檢測方法

      深度學習網絡的多分類器入侵檢測方法

      2021-06-09 | pdf | 7.00 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　針對海量數據環境下，傳統智能化入侵檢測方法檢測性能較差的問題，提岀了一種深度信念網絡（ deep belief networks，DBN）下一對-（one- versus-one）梯度提升樹（ gradient boosting decision tree，GBDT）的多分類器入侵檢測方法（DBN-OGB）。該方法首先利用深度信念網絡從高維、復雜的入侵檢測數據中提取出低維、具有代表性的特征數據;然后利用一對一法，在任意兩類特征數據之間構建一個梯度提升樹分類器;接著利用各個分類器對未知網絡攻擊進行識別，得票最多的類別即為該攻擊的類別;最后利用 NSL-KDD數據集進行仿真實驗。實驗結果顯示DBN-OB方法的平均準確率和檢測率都高于9%，相較于 DBN-MSVM（depbelief nets based multi-class support vector machine）方法其準確率和檢測率分別提升0.56%和1.03%，表明DBN-OGB是一種有效、可行的入侵檢測方法，且提高了對海量入侵數據的檢測性能。

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