基于深度信念网络的入侵检测模型（英文）

发布时间：2017-08-09 01:00

  本文关键词：基于深度信念网络的入侵检测模型（英文）

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【摘要】：研究了入侵检测系统中海量数据分类的问题.讨论了深度信念网络(DBN)的原理,提出了基于DBN的入侵检测模型.DBN由多层无监督的限制玻尔兹曼机(RBM)网络和一层有监督的反向传播(BP)网络构成.该入侵检测模型采用一种快速、贪婪的方法对DBN网络进行预训练,利用对比分歧算法逐层训练每一个RBM网络;然后,利用有监督的BP算法对整个DBN网络进行微调,并同时对RBM网络输出的低维特征进行入侵数据分类.基于KDD CUP 1999数据集的实验结果表明,使用3层以上的DBN模型分类效果优于自组织映射和神经网络方法.因此,DBN是一种有效且适用于高维特征空间的入侵检测方法.
【作者单位】： 西北大学信息科学与技术学院;西北大学经济管理学院;
【关键词】： 入侵检测 深度信念网络 限制玻尔兹曼机 深层学习
【基金】：The National Key Technology R&D Program during the 12th Five-Year Plan Period(No.2013BAK01B02) the National Natural Science Foundation of China(No.61373176) the Scientific Research Projects of Shaanxi Educational Committee(No.14JK1693)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： With the growth of network technologies and applications,computer network security has become acrucial issue that needs to be addressed.How to identifynetwork attacks is a key problem.As an important andactive security mechanism,intrusion detection(ID)ha

【共引文献】

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本文编号：642762