【摘 要】
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互联网技术快速发展,网络环境日益复杂多变,网络安全问题愈发严重。而入侵检测作为网络安全防御的有效措施之一,如何提高入侵检测的检测效率成为了广大研究者的研究热点。近年来深度学习在各个领域大放异彩,将深度学习与入侵检测技术结合以提高入侵检测效率为传统入侵检测提供了一个新的思路。本文通过深入了解入侵检测和深度学习相关理论同时结合KDD CUP99数据集的特点,选择将深度信念网络和极限学习机作为本文研究对
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互联网技术快速发展,网络环境日益复杂多变,网络安全问题愈发严重。而入侵检测作为网络安全防御的有效措施之一,如何提高入侵检测的检测效率成为了广大研究者的研究热点。近年来深度学习在各个领域大放异彩,将深度学习与入侵检测技术结合以提高入侵检测效率为传统入侵检测提供了一个新的思路。本文通过深入了解入侵检测和深度学习相关理论同时结合KDD CUP99数据集的特点,选择将深度信念网络和极限学习机作为本文研究对象,针对当前入侵检测系统检测效率不高的问题,做出如下工作:（1）为了改善深度信念网络数据处理能力,将在深度信念网络预训练阶段,通过将上一层隐藏特征与原始数据相结合作为下一层隐藏层的输入进行下一层隐藏层训练的改善办法应用于入侵检测,加强原始数据提取能力,改善DBN的网络入侵检测模型。（2）为进一步提升入侵检测效率,在第一点工作的基础上,利用极限学习机良好的分类能力,提出将极限学习机替代原深度信念网络中的BP分类器,构建IDBN-ELM网络入侵检测模型。（3）为了验证本文所提模型有效性,使用KDD CUP99数据集进行仿真实验。实验结果表明改善后的深度信念网络的数据提取能力能够得到有效提升,同时将深度信念网络与极限学习机相结合也可以提升入侵检测的检测效率的优点。
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