【摘 要】
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为了提高网络入侵检测性能,采用快速区域卷积神经网络(Faster region-convolutional neural network,Faster R-CNN)深度学习的方法来完成网络入侵检测。在网络上抓取网络数据
【机 构】
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广州理工学院计算机科学与工程学院,华南师范大学计算机学院,湖南科技大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61671213),教育部科技发展中心高校产学研创新基金(2018A01016),广东省普通高校特色创新项目(自然科学)(2017KTSCX221),广东省质量工程建设项目(2017SZ02)
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为了提高网络入侵检测性能,采用快速区域卷积神经网络(Faster region-convolutional neural network,Faster R-CNN)深度学习的方法来完成网络入侵检测。在网络上抓取网络数据包,数值化和归一化处理得到网络数据样本,通过卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)进行网络入侵数据特征提取,根据特征提取结果进行区域候选网络训练,生成多样化尺寸的基准矩形框,每个矩形框设置4个修正参数,根据修正参数及多个矩形框坐标,获得网络入侵样本的
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