【摘 要】
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由于入侵行为特征多样、网络环境复杂,导致基于深度学习的入侵检测方法容易出现模型复杂、灵活性差等问题。为此,文章提出基于前馈神经网络的入侵检测模型SFID,通过逐层削减
【机 构】
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中国科学院大学网络空间安全学院,中国科学院信息工程研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金[U163620068]
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由于入侵行为特征多样、网络环境复杂,导致基于深度学习的入侵检测方法容易出现模型复杂、灵活性差等问题。为此,文章提出基于前馈神经网络的入侵检测模型SFID,通过逐层削减神经元数量,整体化解决特征抽取和入侵分类问题,从而降低了入侵检测模型的训练复杂度。通过实验验证,模型在正确率相当的情况下比S-NDAE模型训练效率明显提高。
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