【摘 要】
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为了进一步提高网络异常检测的准确率,本文在对现有入侵检测模型分析的基础上,提出了一种基于卷积神经网络和支持向量机的网络报文入侵检测方法.该方法首先将数据预处理成二
【基金项目】
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国家自然科学基金(61501008),北京市自然科学基金(4172002,4172012),北京市科技计划(Z171100004717001),北京市教委科技计划(KM201910005029)
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为了进一步提高网络异常检测的准确率,本文在对现有入侵检测模型分析的基础上,提出了一种基于卷积神经网络和支持向量机的网络报文入侵检测方法.该方法首先将数据预处理成二维矩阵,为了防止算法模型过拟合,利用permutation函数将数据随机打乱,然后利用卷积神经网络CNN从预处理后的数据中学习有效特征,最后通过支持向量机SVM分类器将得到的向量进行分类处理.在数据集选择上,采用网络入侵检测常用的权威数据集—京都大学蜜罐系统数据集,通过与GRU-Softmax、GRU-SVM等现有检测率较高的模型进行实验对比,该
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