【摘 要】
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针对传统机器学习方法在处理非平衡的海量入侵数据时少数类检测率低的问题,提出一种融合生成式对抗网络(GAN)、粒子群算法(PSO)和极限学习机(ELM)的入侵检测(GAN-PSO-ELM)方
【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(No.61402375),赛尔网络下一代互联网技术创新项目(No.NGII20180505),陕西省科技计划(No.2019NY-184)
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针对传统机器学习方法在处理非平衡的海量入侵数据时少数类检测率低的问题,提出一种融合生成式对抗网络(GAN)、粒子群算法(PSO)和极限学习机(ELM)的入侵检测(GAN-PSO-ELM)方法。对原始网络数据进行预处理,利用GAN并采用整体类扩充的方式对数据集进行少数类样本扩充。在扩充后的平衡数据集上,利用PSO算法优化ELM的输入权重与隐含层偏置,并建立入侵检测模型。在NSL-KDD数据集上进行仿真实验。实验结果表明,与SVM、ELM、PSO-ELM方法相比,GAN-PSO-ELM不仅具有较高的检测效率,
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