【摘 要】
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针对现有入侵检测方法中由于分类不均衡而导致检测小比例攻击数据分类准确率较低的问题,本文提出两种算法模型进行改善。第一,研究了一种基于卷积神经网络与Ada Boost算法相结合的混合入侵检测方法。该方法的主要研究包括3个方面:（1）在CNN模型中加入损失函数的优化策略,它在特征提取阶段采用焦点损失作为模型的损失函数,提高了对攻击数据的分类能力;（2）为了解决小比例攻击数据权重不高的问题,提出了一种在
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针对现有入侵检测方法中由于分类不均衡而导致检测小比例攻击数据分类准确率较低的问题,本文提出两种算法模型进行改善。第一,研究了一种基于卷积神经网络与Ada Boost算法相结合的混合入侵检测方法。该方法的主要研究包括3个方面:（1）在CNN模型中加入损失函数的优化策略,它在特征提取阶段采用焦点损失作为模型的损失函数,提高了对攻击数据的分类能力;（2）为了解决小比例攻击数据权重不高的问题,提出了一种在分类训练阶段改变样本权重的方法。它将训练分类器阶段前T次训练中每个样本加权的平均正确率作为样本的权重,以此缩小不同类型样本数据之间的权重差距,提高模型对小占比攻击数据的检测能力;（3）为了解决现有入侵检测方法中弱分类器训练过程中可能出现的冗余现象,采用一种选择性集成的方式,对于超过阈值的弱分类器进行划分,将分类精度高的弱分类器组合从而形成一个强分类器,以此减少冗余现象的发生。第二,研究了一种基于改进后的稀疏自编码器,与softmax分类器进行结合,通过不断调整稀疏自动编码器的参数,增加对小比例攻击数据分类的学习能力,以此提高模型的分类准确率。本文方法采用KDD99和UNSW-NB15数据集,在pycharm环境下进行了代码测试,测试结果通过比较分析表明本文方法比现有方法在小占比攻击数据的检测率和误码率方面具有优势。本文方法适用于连续和分类攻击数据的分析,提高了类别不均衡数据分类的检测效果,解决了现有入侵检测模型具有分类误差大且计算速度慢的缺陷。
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