【摘 要】
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为了在攻击形式多样化、入侵数据海量及多维化的环境中快速、准确地识别网络攻击,提出了一种融合Fisher‑PCA特征提取与深度学习的入侵检测算法。通过Fisher特征选择算法选出
【基金项目】
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浙江省重点研发(2020C01076)资助项目
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为了在攻击形式多样化、入侵数据海量及多维化的环境中快速、准确地识别网络攻击,提出了一种融合Fisher‑PCA特征提取与深度学习的入侵检测算法。通过Fisher特征选择算法选出重要的特征组成特征子集,然后基于主成分分析法(Principal component analysis,PCA)将特征子集进行降维,提取出了分类能力强的特征集。构建了一种新的深度神经网络(Deep neural networks,DNN)模型对网络攻击数据和正常数据进行识别与分类。在KDD99数据集上进行实验,结果表明:与传统的人工
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