为了解决传统方法因数据不平衡及特征冗余而导致检测准确率不高的问题,提出了一种结合SMOTE(synthetic minority over-sampling technique)算法采样的SDAE-LSTM(stacked deep auto-encoder-long short term memory)入侵检测模型。首先,...为了解决传统方法因数据不平衡及特征冗余而导致检测准确率不高的问题,提出了一种结合SMOTE(synthetic minority over-sampling technique)算法采样的SDAE-LSTM(stacked deep auto-encoder-long short term memory)入侵检测模型。首先,针对数据不平衡问题,采用SMOTE算法在少数类样本点之间随机插入样本增加其数量,达到类间平衡的目的。其次,针对特征冗余问题,利用堆叠式深度自编码器(stacked deep auto-encoder,SDAE)进行降维,实现数据的深度特征提取。最后,基于长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络,精准捕获网络入侵特征,准确地实现入侵检测。通过在UNSW-NB15数据集上的大量实验,有效证明了本文模型与其他模型相比有着更好的入侵检测效果。展开更多
文摘为了解决传统方法因数据不平衡及特征冗余而导致检测准确率不高的问题,提出了一种结合SMOTE(synthetic minority over-sampling technique)算法采样的SDAE-LSTM(stacked deep auto-encoder-long short term memory)入侵检测模型。首先,针对数据不平衡问题,采用SMOTE算法在少数类样本点之间随机插入样本增加其数量,达到类间平衡的目的。其次,针对特征冗余问题,利用堆叠式深度自编码器(stacked deep auto-encoder,SDAE)进行降维,实现数据的深度特征提取。最后,基于长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络,精准捕获网络入侵特征,准确地实现入侵检测。通过在UNSW-NB15数据集上的大量实验,有效证明了本文模型与其他模型相比有着更好的入侵检测效果。
