【摘 要】
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随着互联网的高速发展和带宽的增加,网络安全问题逐渐突出起来。其中高速网络环境中对复杂多样的网络入侵方式的在线快速准确检测,成为了目前亟待解决的重要问题。本文针对网络入侵方式的多样性提出基于深度神经网络的入侵检测方法,旨在通过大量的训练,抽取入侵特征,发现入侵模式,不仅实现入侵的精准检测,而且避免高虚警率和高漏检率。同时为了实现在线快速入侵检测,本文进一步提出利用可编程门阵列FPGA来加速深度神经网
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随着互联网的高速发展和带宽的增加,网络安全问题逐渐突出起来。其中高速网络环境中对复杂多样的网络入侵方式的在线快速准确检测,成为了目前亟待解决的重要问题。本文针对网络入侵方式的多样性提出基于深度神经网络的入侵检测方法,旨在通过大量的训练,抽取入侵特征,发现入侵模式,不仅实现入侵的精准检测,而且避免高虚警率和高漏检率。同时为了实现在线快速入侵检测,本文进一步提出利用可编程门阵列FPGA来加速深度神经网络。具体的工作如下:第一,通过对网络入侵方法的分析,和对入侵数据的研究,提出了基于批归一化的卷积神经网络模型,实现了对多样化网络入侵方式的准确检测;第二,基于SDSoC平台,设计并实现了FPGA上卷积神经网络卷积核的加速函数以及数据缓存;第三,在FPGA EagleGo开发板上实现了卷积神经网络加速器,并且使用FPGA中的卷积核加速函数对卷积神经网络算法进行了硬件加速。第四,对批归一化卷积神经网络模型以及对基于FPGA的加速器进行功能测试。通过对比实验得出该卷积神经网络有较高的网络入侵检测准确率。并且对比未经过加速的模型识别测试集消耗的时间,测得EagleGo开发板上进行加速的卷积神经网络实现了对比i7-8570H CPU的性能8～9倍的提升,证明了卷积神经网络加速器在网络监控应用中的有效性。
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