【摘要】：基于支持向量機(jī)(SVM)的入侵檢測(cè)方法受時(shí)間和空間復(fù)雜度約束,在高維特征空間計(jì)算時(shí)面臨"維數(shù)災(zāi)害"的問題.為此,本文提出一種基于自編碼網(wǎng)絡(luò)的支持向量機(jī)入侵檢測(cè)模型(AN-SVM).首先,該模型采用多層無(wú)監(jiān)督的限制玻爾茲曼機(jī)(RBM)將高維、非線性的原始數(shù)據(jù)映射至低維空間,建立高維空間和低維空間的雙向映射自編碼網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),進(jìn)而運(yùn)用基于反向傳播網(wǎng)絡(luò)的自編碼網(wǎng)絡(luò)權(quán)值微調(diào)算法重構(gòu)低維空間數(shù)據(jù)的最優(yōu)高維表示,從而獲得原始數(shù)據(jù)的相應(yīng)最優(yōu)低維表示;最后,采用SVM分類算法對(duì)所學(xué)習(xí)到的最優(yōu)低維表示進(jìn)行入侵識(shí)別.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,AN-SVM模型降低了入侵檢測(cè)模型中分類的訓(xùn)練時(shí)間和測(cè)試時(shí)間,并且分類效果優(yōu)于傳統(tǒng)算法,是一種可行且高效的輕量級(jí)入侵檢測(cè)模型.
【作者單位】： 西北大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;西安財(cái)經(jīng)學(xué)院信息學(xué)院;西北大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61373176) 教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年項(xiàng)目(No.16XJC630001) 陜西省自然基金(No.2015JQ7278)
【分類號(hào)】：TP393.08;TP18

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本文編號(hào)：2550907