【摘 要】
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针对目前入侵检测系统对少数攻击类的识别率较低的问题，提出一种基于卷积神经网络和随机森林的分类方法。对CICIDS2017数据集中的数据进行预处理，并用SMOTE算法进行数据平衡；用卷积神经网络对BENIGN类和ATTACK类进行二分类，分离出ATTACK类；用PCA进行特征选择，减少特征维度，并用随机森林算法对ATTACK类进行多分类。与其他算法相比，该方法不仅增加了少数攻击类的识别率，并且对其余
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目（2015BAG12B01-08）；
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针对目前入侵检测系统对少数攻击类的识别率较低的问题，提出一种基于卷积神经网络和随机森林的分类方法。对CICIDS2017数据集中的数据进行预处理，并用SMOTE算法进行数据平衡；用卷积神经网络对BENIGN类和ATTACK类进行二分类，分离出ATTACK类；用PCA进行特征选择，减少特征维度，并用随机森林算法对ATTACK类进行多分类。与其他算法相比，该方法不仅增加了少数攻击类的识别率，并且对其余类的识别率也有所增加。
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