【摘 要】
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针对现有网络入侵检测方法在处理高维度、非线性的海量数据时检测效率低和准确率低的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)和极限学习机(ELM)的组合式入侵检测方法(CNN-ELM)。
【机 构】
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西北农林科技大学网络与教育技术中心,西北农林科技大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61402375);赛尔网络下一代互联网技术创新基金项目(NGII20170310)
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针对现有网络入侵检测方法在处理高维度、非线性的海量数据时检测效率低和准确率低的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)和极限学习机(ELM)的组合式入侵检测方法(CNN-ELM)。通过数值化映射、归一化及维度重组对原始网络数据进行预处理,利用CNN网络自动提取原始网络数据的深层特征,将ELM作为分类器对提取到的特征进行入侵检测分类。采用NSL-KDD数据集对CNN-ELM进行仿真实验,实验结果表明,与SVM、CNN及ELM方法相比,CNN-ELM能有效提高入侵检测的准确率,具有较好的泛化能力和实时性。
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