隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)入侵等網(wǎng)絡(luò)信息安全隱患引起人們的日益關(guān)注,通過(guò)入侵檢測(cè)來(lái)及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在網(wǎng)絡(luò)入侵行為是抵御入侵的一種有效手段,在實(shí)際應(yīng)用中具有重要的意義。該文引入基于條件變分自編碼器的深度學(xué)習(xí)模型,利用Tensorflow框架搭建了一個(gè)入侵檢測(cè)系統(tǒng)。為了驗(yàn)證本文入侵檢測(cè)系統(tǒng)的有效性,我們?cè)诠_(kāi)的NSL-KDD數(shù)據(jù)集上開(kāi)展了相應(yīng)的性能測(cè)試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所設(shè)計(jì)的入侵檢測(cè)系統(tǒng)在五種網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的預(yù)判分類上準(zhǔn)確率達(dá)到了72.2%,可以在實(shí)際部署中對(duì)入侵行為進(jìn)行有效分類。

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【文章目錄】：
1 基于變分自編碼器的入侵檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    1.1 數(shù)據(jù)集選擇
    1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊
    1.3 基于條件變分自編碼器的生成式入侵檢測(cè)模型
        1.3.1 編碼器結(jié)構(gòu)
        1.3.2 解碼器結(jié)構(gòu)
    1.4 預(yù)測(cè)模塊
2 實(shí)驗(yàn)分析
3 結(jié)論



本文編號(hào)：3856456