隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)用戶的數(shù)量激增,僅在國內(nèi)就有著接近一半人口的用戶。如此大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)給網(wǎng)絡(luò)攻擊者帶來了巨大的潛在利益,也給網(wǎng)絡(luò)入侵的防御提出了更高的要求。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)防御手段因其僅能針對(duì)特定的網(wǎng)絡(luò)入侵行為進(jìn)行甄別,無法智能化、動(dòng)態(tài)化的應(yīng)對(duì)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)入侵行為已經(jīng)逐漸難以滿足當(dāng)下需求。因此,針對(duì)網(wǎng)絡(luò)入侵防御的問題,提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的入侵檢測(cè)手段,并闡述了入侵防御系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法。首先,介紹了目前網(wǎng)絡(luò)入侵防御所面臨的嚴(yán)峻形勢(shì);其次,闡述了網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)與網(wǎng)絡(luò)入侵防御中的框架性問題;再次,詳細(xì)闡述了基于深度學(xué)習(xí)的入侵檢測(cè)算法的設(shè)計(jì)方法,并闡述了入侵防御設(shè)計(jì)的要點(diǎn),最后,入侵檢測(cè)算法的有效性和準(zhǔn)確性通過仿真進(jìn)行了驗(yàn)證。仿真結(jié)果表明所設(shè)計(jì)的算法能夠?qū)?fù)雜的入侵?jǐn)?shù)據(jù)具有較高的威脅檢測(cè)準(zhǔn)確度,測(cè)試數(shù)據(jù)集對(duì)按照公式計(jì)算最終測(cè)得的檢測(cè)率為95.22%和誤報(bào)率為0.67%。 

【文章來源】：微型電腦應(yīng)用. 2020,36(11)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

網(wǎng)絡(luò)用戶規(guī)模發(fā)展趨勢(shì)

典型入侵檢測(cè)方法

深度學(xué)習(xí)方法相對(duì)于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法具有更多的層次,對(duì)于復(fù)雜函數(shù)擬合效果更佳。輸入層、隱含層和輸出層共同構(gòu)成了深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),但深度學(xué)習(xí)的隱藏層數(shù)量更多[10]。其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),如圖3所示。2.1.2 算法復(fù)雜度

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3393955