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针对目前入侵检测技术在误报率和检测率上存在的不足,将深度学习和半监督聚类应用于入侵检测技术,提出了一种基于深度学习的入侵检测算法.算法采用稀疏自编码器对数据特征逐层提取数据特征,进而挖掘数据内的有效信息,并将不同的数据正确分类.仿真结果表明,该算法在提高检测率的同时降低了误报率,有效地改进了入侵检测系统的性能.