【摘 要】
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针对传统入侵检测模型在高维数据且数据不均衡环境下检测性能较差的问题,提出了一种自适应过采样算法(ADASYN)与改进堆叠式降噪自编码器(SDA)结合的入侵检测模型。首先使用AD
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61404069）;辽宁省教育厅科学技术研究项目（No.LJ2017QL032）
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针对传统入侵检测模型在高维数据且数据不均衡环境下检测性能较差的问题,提出了一种自适应过采样算法(ADASYN)与改进堆叠式降噪自编码器(SDA)结合的入侵检测模型。首先使用ADASYN算法进行数据过采样处理。其次使用Adam优化算法,以及Dropout正则化对SDA深度学习模型进行改进,提取出低维数、高鲁棒性的集成特征。最后在softmax分类器中进行入侵检测识别。实验表明,ADASYN-SDA模型相较于SDA、AE-DNN和MSVM模型,在平均准确率、检测率和误判率上均有一定程度的提高。
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