本文關鍵詞：基于深度信念網絡的入侵檢測模型（英文）

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【摘要】：研究了入侵檢測系統(tǒng)中海量數據分類的問題.討論了深度信念網絡(DBN)的原理,提出了基于DBN的入侵檢測模型.DBN由多層無監(jiān)督的限制玻爾茲曼機(RBM)網絡和一層有監(jiān)督的反向傳播(BP)網絡構成.該入侵檢測模型采用一種快速、貪婪的方法對DBN網絡進行預訓練,利用對比分歧算法逐層訓練每一個RBM網絡;然后,利用有監(jiān)督的BP算法對整個DBN網絡進行微調,并同時對RBM網絡輸出的低維特征進行入侵數據分類.基于KDD CUP 1999數據集的實驗結果表明,使用3層以上的DBN模型分類效果優(yōu)于自組織映射和神經網絡方法.因此,DBN是一種有效且適用于高維特征空間的入侵檢測方法.
【作者單位】： 西北大學信息科學與技術學院;西北大學經濟管理學院;
【關鍵詞】： 入侵檢測 深度信念網絡 限制玻爾茲曼機 深層學習
【基金】：The National Key Technology R&D Program during the 12th Five-Year Plan Period(No.2013BAK01B02) the National Natural Science Foundation of China(No.61373176) the Scientific Research Projects of Shaanxi Educational Committee(No.14JK1693)
【分類號】：TP393.08
【正文快照】： With the growth of network technologies and applications,computer network security has become acrucial issue that needs to be addressed.How to identifynetwork attacks is a key problem.As an important andactive security mechanism,intrusion detection(ID)ha

【共引文獻】

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本文編號：642762