【摘 要】
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为了进一步提高入侵检测系统的检测准确率和检测效率,提出了一种基于深度卷积神经网络(dCNN)的入侵检测方法。该方法使用深度学习技术,如tanh、Dropout和Softmax等,设计了深
【机 构】
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贵州大学计算机科学与技术学院; 贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61461009,U1831131,U1631132);中央引导地方科技发展专项资金项目(黔科中引地[2018]4008);贵州省科技合作计划重点项目(黔科合LH字[2015]7763)
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为了进一步提高入侵检测系统的检测准确率和检测效率,提出了一种基于深度卷积神经网络(dCNN)的入侵检测方法。该方法使用深度学习技术,如tanh、Dropout和Softmax等,设计了深度入侵检测模型。首先通过数据填充的方式将原始的一维入侵数据转换为二维的"图像数据",然后使用dCNN从中学习有效特征,并结合Softmax分类器产生最终的检测结果。该文基于Tensorflow-GPU实现了该方法,并在一块Nvidia GTX 1060 3GB的GPU上,使用ADFA-LD和NSL-KDD数据集进行了评估。结果表明:该方法减少了训练时间,提高了检测准确率,降低了误报率,提升了入侵检测系统的实时处理性能和检测效率。
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