【摘 要】
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传统机器学习方法在面对庞大、多维的网上数据时,无法满足入侵检测的准确性和实时性的要求,而大规模的数据刚好为深度学习提供了训练数据,深度学习可以直接从数据中获取高级
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传统机器学习方法在面对庞大、多维的网上数据时,无法满足入侵检测的准确性和实时性的要求,而大规模的数据刚好为深度学习提供了训练数据,深度学习可以直接从数据中获取高级特征.为此,本文提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的入侵检测方法,首先通过数据的预处理去除了5个对结果影响较小的特征,使得预处理结束后数据集的维度刚好满足卷积神经网络的输入要求,然后通过遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对卷积神经网络的权值进行优化,解决了参数调优难的问题
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