基于无监督极限学习机的网络安全入侵检测

随着互联网和数字化技术的发展与普及,网络安全问题日益受到关注。网络入侵作为网络安全领域的重要问题之一,已成为各类组织和个人面临的挑战。研究提出了一种基于无监督极限学习机(ELM)的网络安全入侵检测方法。该方法利用深度自动编码器提取网络流量数据的特征,并结合ELM进行异常检测。相比传统方法,该方法不依赖于大量标注数据,并且在处理大规模高维度的网络数据时表现优异。在USTC-TFC2016数据集上的实验表明,该方法在准确率和F1分数上均有最佳性能表现,这证明了其在提高入侵检测精度和效率方面的优势。