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基于增量学习的SVM-KNN网络入侵检测方法 被引量:26
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作者 付子爔 徐洋 +2 位作者 吴招娣 许丹丹 谢晓尧 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期115-122,共8页
为满足入侵检测的实时性和准确性要求,通过结合支持向量机(SVM)和K最近邻(KNN)算法设计IL-SVM-KNN分类器,并采用平衡k维树作为数据结构提升执行速度.训练阶段应用增量学习思想并考虑知识库的扩展,分类阶段则利用SVM和KNN算法将待分类数... 为满足入侵检测的实时性和准确性要求,通过结合支持向量机(SVM)和K最近邻(KNN)算法设计IL-SVM-KNN分类器,并采用平衡k维树作为数据结构提升执行速度.训练阶段应用增量学习思想并考虑知识库的扩展,分类阶段则利用SVM和KNN算法将待分类数据分成3种情况应用不同的分类策略.基于KDD CUP99和NSL-KDD数据集进行实验,结果表明,IL-SVM-KNN能够区分正常流量和异常流量并准确判断异常流量的攻击类型,其准确率较KNN算法和SVM算法有明显提升,判断攻击类型的准确性高于决策树、随机森林和XGBoost算法,并且较两层卷积神经网络消耗时间更少,资源消耗更低. 展开更多
关键词 支持向量机 K最近邻算法 k维树 入侵检测 增量学习 卷积神经网络
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基于DCNN-GRU模型的XSS攻击检测方法 被引量:4
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作者 许丹丹 徐洋 +1 位作者 张思聪 付子爔 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第2期324-329,共6页
为了提高跨站脚本攻击的检测效率,利用一维DCNN快速处理时序问题的能力和GRU模型处理上下文具有长期依赖关系问题的能力,提出基于DCNN-GRU模型的XSS攻击检测方法。对原始数据做规范化处理,将数据转化为可以对深度学习网络模型进行输入... 为了提高跨站脚本攻击的检测效率,利用一维DCNN快速处理时序问题的能力和GRU模型处理上下文具有长期依赖关系问题的能力,提出基于DCNN-GRU模型的XSS攻击检测方法。对原始数据做规范化处理,将数据转化为可以对深度学习网络模型进行输入的特征向量。通过卷积层和池化层处理特征向量,GRU层作为门控机制来保留代码间的依赖关系。通过全连接层实现归一化处理,利用Softmax分类器实现分类完成攻击检测。使用foxscheduler数据集进行对比实验,结果表明,DCNN-GRU模型与单一的DCNN、GRU、LSTM模型及SVM模型相比,训练时间更短,检测结果中准确率、召回率和F1值都是最高的。 展开更多
关键词 WEB应用安全 深度学习 跨站脚本 深度卷积神经网络 门控循环单元
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运用COBRA方法研究聚球藻代谢网络
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作者 赵圆圆 付子爔 申铁 《贵州师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2019年第3期67-71,83,共6页
生物过程的系统级建模和模拟,在定量和动态获得细胞功能方面具有指导作用。利用基于约束的代谢网络分析方法在计算机中模拟细胞代谢,分析聚球藻代谢网络的基本拓扑结构和网络内在联系。通过对代谢网络中的反应进行逐一删除,使用FBA和FV... 生物过程的系统级建模和模拟,在定量和动态获得细胞功能方面具有指导作用。利用基于约束的代谢网络分析方法在计算机中模拟细胞代谢,分析聚球藻代谢网络的基本拓扑结构和网络内在联系。通过对代谢网络中的反应进行逐一删除,使用FBA和FVA方法分析敲除反应后的代谢网络的流量分布,以及该反应的敲除对其余反应的影响,并找到代谢网络中对整个系统有影响的反应,进一步验证其网络理论和模型方法的可行性。 展开更多
关键词 基于约束的重建和分析方法 流量平衡分析 流量可变性分析 代谢网络 聚球藻
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