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電子發燒友網>電子資料下載>通信網絡>基于集成深度算法的網絡入侵檢測方法

基于集成深度算法的網絡入侵檢測方法

2021-05-26 | pdf | 1.32 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  基于卷積神經網絡(CN)的入侵檢測方法在實際應用中模型訓練時間過長、超參數較多、數據需求量大。為降低計算復雜度,提高入侵檢測效率,提出一種基于集成深度森林(EDF)的檢測方法。在分析CN的隱藏層結構和集成學習的 Bagging集成策略的基礎上構造隨機森林(RF)層,對每層中RF輸入隨機選擇的特征進行訓練,拼接輸出的類向量和特征向量并向下層傳遞迭代,持續訓練直至模型斂。在NSL-KDD數據集上的實驗結果表明與CNN算法相比,EDF算法在保證分類準確率的同時,其收斂速50%以上,證明了EDF算法的高效性和可行性。

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