【摘 要】
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在网络数据的采集与传输过程中,经常面临无法完全采集、信息丢失等情况。在不完全信息条件下的网络入侵检测成为网络异常检测的难题。为解决不完全信息入侵检测准确率的问题,
【机 构】
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福建师范大学网络安全与密码技术实验室,福州职业技术学院信息技术工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金[61841701];福建省教育厅科技项目[JAT160822]
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在网络数据的采集与传输过程中,经常面临无法完全采集、信息丢失等情况。在不完全信息条件下的网络入侵检测成为网络异常检测的难题。为解决不完全信息入侵检测准确率的问题,结合网络数据的特点,文章提出一种基于不完全信息的深度学习网络入侵检测模型(NIDII-DL),借助多层感知神经网络构建深度学习模型,实现信息不完全条件下的入侵检测。实验结果表明,NIDII-DL方法在不完全信息条件下的分类精度高于其他算法,且对信息不完全的敏感度更低。
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