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電子發燒友網>電子資料下載>通信網絡>融合深度學習和極限學習機的入侵檢測

融合深度學習和極限學習機的入侵檢測

2021-06-03 | pdf | 1.81 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  傳統機器學習算法需要人工構建樣本特征,處理海量多源異構網絡亼侵數據時分類效果較差。針對該問題,結合深度信念網絡(DBN)和核極限學習機(KELM),提出一種混合深度學習入侵檢測算法DBN-KELM。利用DBN提取高維網絡歷史數據的抽象特征,獲得原始數據的低維表示形式。在此基礎上,通過KELM對低維表示的數據做監督學習,達到準確識別網絡攻擊的目的。在NSL-KDD數據集上進行仿真,實驗結果表明,DBN-KELM算法能夠提高分類準確率,降低對小樣本攻擊的誤報率,同時縮短分類器的訓練時間。

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