【摘 要】
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入侵检测在计算机网络安全防御中起着至关重要的作用,是网络安全的关键技术之一。随着网络环境越来越复杂,网络入侵行为也逐渐表现出了多样化及智能化的特点,且越来越难以被检测到。基于上述原因,人们对已有入侵检测方法的可行性与可持续性表示担忧,具体来说就是已有的入侵检测算法很难完美地抽象出入侵行为所包含的特征,且已有的入侵检测方法在未知攻击上大都表现不佳。针对这些问题,文中提出了基于降噪自编码器和三支决策的入侵检测算法DAE-3WD。该方法通过降噪自编码器对高维数据进行特征提取,利用多次的特征提取来构造多粒度的特征
【基金项目】
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国家自然科学基金(61471182),江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX20_3163),江苏省高校自然基金项目(15KJD52004)。
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入侵检测在计算机网络安全防御中起着至关重要的作用,是网络安全的关键技术之一。随着网络环境越来越复杂,网络入侵行为也逐渐表现出了多样化及智能化的特点,且越来越难以被检测到。基于上述原因,人们对已有入侵检测方法的可行性与可持续性表示担忧,具体来说就是已有的入侵检测算法很难完美地抽象出入侵行为所包含的特征,且已有的入侵检测方法在未知攻击上大都表现不佳。针对这些问题,文中提出了基于降噪自编码器和三支决策的入侵检测算法DAE-3WD。该方法通过降噪自编码器对高维数据进行特征提取,利用多次的特征提取来构造多粒度的特征
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