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基于堆叠自动编码器的网络行为识别
被引量:
4
1
作者
刘任熊
田由辉
张朝龙
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2019年第2期189-194,共6页
网络行为识别一直是网络安全中的研究热点,随着网络中数据量的海量增大以及数据的非线性等问题的影响,对于网络行为识别的特征提取和识别技术提出更高的要求。文章提出了一种基于堆叠自动编码器的网络行为识别方法,该方法通过构建堆叠...
网络行为识别一直是网络安全中的研究热点,随着网络中数据量的海量增大以及数据的非线性等问题的影响,对于网络行为识别的特征提取和识别技术提出更高的要求。文章提出了一种基于堆叠自动编码器的网络行为识别方法,该方法通过构建堆叠自动编码器和SOFTMAX分类器的深度学习框架,结合无监督的预训练和有监督的全局微调,优化堆叠自动编码器的特征提取性能,实现了网络行为特征的深度提取,从而对高校流量数据中上网行为进行分析识别。
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关键词
网络行为
识别
特征提取
深度学习
堆叠自动编码器
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职称材料
题名
基于堆叠自动编码器的网络行为识别
被引量:
4
1
作者
刘任熊
田由辉
张朝龙
机构
江苏经贸职业技术学院网络信息中心
江苏
省高职数据
中心
合肥工业大学电气与自动化工程
学院
出处
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2019年第2期189-194,共6页
基金
国家重点研发计划资助项目(2016YFF0102200)
国家自然科学基金资助项目(51607004
+3 种基金
51577046)
国家自然科学基金重点资助项目(51637004)
江苏省教育科学规划资助项目(D/2016/03/54)
江苏省高等教育教改资助项目(2017JSJG308)
文摘
网络行为识别一直是网络安全中的研究热点,随着网络中数据量的海量增大以及数据的非线性等问题的影响,对于网络行为识别的特征提取和识别技术提出更高的要求。文章提出了一种基于堆叠自动编码器的网络行为识别方法,该方法通过构建堆叠自动编码器和SOFTMAX分类器的深度学习框架,结合无监督的预训练和有监督的全局微调,优化堆叠自动编码器的特征提取性能,实现了网络行为特征的深度提取,从而对高校流量数据中上网行为进行分析识别。
关键词
网络行为
识别
特征提取
深度学习
堆叠自动编码器
Keywords
network behavior
recognition
feature extraction
deep learning
stacked automatic encoder
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于堆叠自动编码器的网络行为识别
刘任熊
田由辉
张朝龙
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2019
4
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