信息安全与通信保密
信息安全與通信保密
신식안전여통신보밀
CHINA INFORMATION SECURITY
2014年
10期
68-71
,共4页
李春林%黄月江%王宏%牛长喜
李春林%黃月江%王宏%牛長喜
리춘림%황월강%왕굉%우장희
自编码网络%深度学习%入侵检测%KDD99
自編碼網絡%深度學習%入侵檢測%KDD99
자편마망락%심도학습%입침검측%KDD99
auto-encoder network%deep learning%intrusion detection%KDD 99
针对如何将深度学习应用到网络入侵检测中以提高入侵检测准确率的问题,结合网络数据的特点给出一种深度学习网络的设计方法,并在此基础上提出一种基于深度学习的入侵检测方法.该方法采用了深度学习中的自编码网络模型实现对网络特征的提取,通过softmax分类器对特征数据进行分类,从而得到网络入侵检测分析的结果.基于KDD99数据库实验证明,该方法在保证高检测率的同时,其误检率较其他算法低40％以上,从而验证了方法的有效性.
針對如何將深度學習應用到網絡入侵檢測中以提高入侵檢測準確率的問題,結閤網絡數據的特點給齣一種深度學習網絡的設計方法,併在此基礎上提齣一種基于深度學習的入侵檢測方法.該方法採用瞭深度學習中的自編碼網絡模型實現對網絡特徵的提取,通過softmax分類器對特徵數據進行分類,從而得到網絡入侵檢測分析的結果.基于KDD99數據庫實驗證明,該方法在保證高檢測率的同時,其誤檢率較其他算法低40％以上,從而驗證瞭方法的有效性.
침대여하장심도학습응용도망락입침검측중이제고입침검측준학솔적문제,결합망락수거적특점급출일충심도학습망락적설계방법,병재차기출상제출일충기우심도학습적입침검측방법.해방법채용료심도학습중적자편마망락모형실현대망락특정적제취,통과softmax분류기대특정수거진행분류,종이득도망락입침검측분석적결과.기우KDD99수거고실험증명,해방법재보증고검측솔적동시,기오검솔교기타산법저40％이상,종이험증료방법적유효성.
