【摘 要】
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针对网络入侵检测过程中无法有效处理入侵数据中分类变量的表示,导致网络入侵检测准确率低、漏报率高等问题,提出一种基于实体嵌入和长短时记忆网络(long short-term memory
【机 构】
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中国科学院上海微系统与信息技术研究所,上海科技大学信息学院,中国科学院上海微小卫星工程中心,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金(91738201),上海市青年科技英才扬帆计划项目(17YF1418200)资助
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针对网络入侵检测过程中无法有效处理入侵数据中分类变量的表示,导致网络入侵检测准确率低、漏报率高等问题,提出一种基于实体嵌入和长短时记忆网络(long short-term memory network,LSTM)相结合的网络入侵检测方法。首先,在数据预处理时,将表示网络特征数据中的数值型变量和分类型变量数据分开,通过实体嵌入方法将分类型变量数据映射在一个欧几里得空间,得到一个向量表示,再将这个向量嵌入到数值型数据后面得到输入数据。然后,通过把数据输入到长短时记忆网络中去训练,通过时间反向传播更新参数,得到
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