【摘 要】
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连续的网络流量会导致海量数据问题,这为入侵检测提出了新的挑战。为此,提出一种面向入侵检测系统的深度信念网络（deep belief nets oriented to the intrusion detection sys
【机 构】
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西北大学信息科学与技术学院,西安财经学院信息学院,西北大学经济管理学院
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连续的网络流量会导致海量数据问题,这为入侵检测提出了新的挑战。为此,提出一种面向入侵检测系统的深度信念网络（deep belief nets oriented to the intrusion detection system,DBN-IDS）模型。首先,通过无监督的、贪婪的算法自底向上逐层训练每一个受限玻尔兹曼机（restricted Boltzmann machine,RBM）网络,使得大量高维、非线性的无标签数据映射为最优的低维表示;然后利用带标签数据被附加到顶层,通过反向传播（back propa
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