本文關(guān)鍵詞：面向入侵檢測系統(tǒng)的Deep Belief Nets模型

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【摘要】：連續(xù)的網(wǎng)絡(luò)流量會導致海量數(shù)據(jù)問題,這為入侵檢測提出了新的挑戰(zhàn)。為此,提出一種面向入侵檢測系統(tǒng)的深度信念網(wǎng)絡(luò)(deep belief nets oriented to the intrusion detection system,DBN-IDS)模型。首先,通過無監(jiān)督的、貪婪的算法自底向上逐層訓練每一個受限玻爾茲曼機(restricted Boltzmann machine,RBM)網(wǎng)絡(luò),使得大量高維、非線性的無標簽數(shù)據(jù)映射為最優(yōu)的低維表示;然后利用帶標簽數(shù)據(jù)被附加到頂層,通過反向傳播(back propagation,BP)算法自頂向下有監(jiān)督地對RBM網(wǎng)絡(luò)輸出的低維表示進行分類,并同時對RBM網(wǎng)絡(luò)進行微調(diào);最后,利用NSLKDD數(shù)據(jù)集對模型參數(shù)和性能進行了深入的分析。實驗結(jié)果表明,DBN-IDS分類效果優(yōu)于支持向量機(support vector machine,SVM)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(neural network,NN),適用于高維、非線性的海量入侵數(shù)據(jù)的分類處理。
【作者單位】： 西北大學信息科學與技術(shù)學院;西安財經(jīng)學院信息學院;西北大學經(jīng)濟管理學院;
【關(guān)鍵詞】： 入侵檢測 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 深度信念網(wǎng)絡(luò)
【基金】：國家自然科學基金(61373176;61572401)資助課題
【分類號】：TP393.08
【正文快照】： 0引言隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的不斷擴大,如何識別各種網(wǎng)絡(luò)攻擊是一個不可回避的關(guān)鍵技術(shù)問題。入侵檢測系統(tǒng)(intrusion detection system,IDS)是對企圖入侵、正在進行的入侵或已經(jīng)發(fā)生的入侵進行識別,其本質(zhì)是對大量攻擊數(shù)據(jù)給出威脅分析。以往研究者在IDS研究中引

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本文編號：903469