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由于高級持續性威脅（Advanced Persistent Threat，APT）常用于竊取企業核心資料且帶來極其惡劣的影響而引起高度關注。因為APT攻擊的攻擊方法是對特定的攻擊目標長期進行持續性網絡攻擊，具有極高的隱蔽性、潛伏性等特點；所以傳統檢測技術無法進行有效識別。目前針對APT攻擊的檢測方案有沙箱方案、網絡異常檢測方案、全流量方案這三種檢測方案，然而現有的APT攻擊檢測方法中存在檢測準確性較低、需要大量經過標記的樣本等缺點。本文提出一種基于深度學習的網絡入侵檢測模型（DBN-SVDD），該方法利用DBN進行結構降維、提高檢測效率，再利用SVDD對數據集進行識別檢測。在NSL-KDD數據集的實驗結果表明，該方法的檢測率可以達到93.71%。該方法具有無人監督、無需大量標記樣本、可以有效處理高維數據等特點，能夠有效地應用于APT攻擊檢測中。
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