針對(duì)傳統(tǒng)入侵檢測(cè)方法在檢測(cè)效果上存在檢測(cè)率低、誤報(bào)率高等問(wèn)題,將深度信念網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于入侵檢測(cè)中,提出一種基于灰狼算法（GWO）的深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN）入侵檢測(cè)方法。對(duì)NSL-KDD進(jìn)行預(yù)處理提高其魯棒性,搭建深度信念網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)模型,引入灰狼算法對(duì)其隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)進(jìn)行全局尋優(yōu),近似得到DBN最佳網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),利用所得數(shù)據(jù)集進(jìn)行驗(yàn)證分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與幾種常用的入侵檢測(cè)算法相比,經(jīng)過(guò)灰狼算法優(yōu)化后的深度信念網(wǎng)絡(luò)提高了入侵檢測(cè)的檢測(cè)率,降低了誤報(bào)率,為入侵檢測(cè)提供了新的依據(jù)。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2020,41(06)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

誤報(bào)率對(duì)比

RBN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

灰狼等級(jí)金字塔結(jié)構(gòu)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3335740