本文關(guān)鍵詞：基于深度信念網(wǎng)絡(luò)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(shù)據(jù)分類的問題.討論了深度信念網(wǎng)絡(luò)(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(jī)(RBM)網(wǎng)絡(luò)和一層有監(jiān)督的反向傳播(BP)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成.該入侵檢測模型采用一種快速、貪婪的方法對DBN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,利用對比分歧算法逐層訓(xùn)練每一個RBM網(wǎng)絡(luò);然后,利用有監(jiān)督的BP算法對整個DBN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行微調(diào),并同時對RBM網(wǎng)絡(luò)輸出的低維特征進(jìn)行入侵?jǐn)?shù)據(jù)分類.基于KDD CUP 1999數(shù)據(jù)集的實驗結(jié)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;西北大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 入侵檢測 深度信念網(wǎng)絡(luò) 限制玻爾茲曼機(jī) 深層學(xué)習(xí)
【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(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

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中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前4條

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前6條

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【相似文獻(xiàn)】

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中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號：642762