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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>通信網(wǎng)絡(luò)>融合深度學(xué)習(xí)和極限學(xué)習(xí)機(jī)的入侵檢測

      融合深度學(xué)習(xí)和極限學(xué)習(xí)機(jī)的入侵檢測

      2021-06-03 | pdf | 1.81 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要人工構(gòu)建樣本特征，處理海量多源異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)亼侵?jǐn)?shù)據(jù)時分類效果較差。針對該問題，結(jié)合深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN）和核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM），提出一種混合深度學(xué)習(xí)入侵檢測算法DBN-KELM。利用DBN提取高維網(wǎng)絡(luò)歷史數(shù)據(jù)的抽象特征，獲得原始數(shù)據(jù)的低維表示形式。在此基礎(chǔ)上，通過KELM對低維表示的數(shù)據(jù)做監(jiān)督學(xué)習(xí)，達(dá)到準(zhǔn)確識別網(wǎng)絡(luò)攻擊的目的。在NSL-KDD數(shù)據(jù)集上進(jìn)行仿真，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，DBN-KELM算法能夠提高分類準(zhǔn)確率，降低對小樣本攻擊的誤報率，同時縮短分類器的訓(xùn)練時間。

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