【摘 要】
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网络入侵检测系统在防护网络安全中占据重要地位,随着科技不断发展,目前的入侵技术没有考虑到检测技术的可扩展性、可持续性以及训练时间长短,无法应对现代复杂多变的网络异
【机 构】
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北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护北京市重点实验室
【基金项目】
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中央高校基础研究基金资助项目(No.2017RC016,No.2018JBZ103);国家自然科学基金资助项目(No.61672092);信息保障科技实验室基金资助项目(No.614200103011711);北京优秀人才培养基金资助项目(No.BMK2017B02-2);国家留学基金委资助项目(No.201807095014)~~
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网络入侵检测系统在防护网络安全中占据重要地位,随着科技不断发展,目前的入侵技术没有考虑到检测技术的可扩展性、可持续性以及训练时间长短,无法应对现代复杂多变的网络异常流量。针对这些问题,提出了一种新的深度学习方法,使用无监督的非对称卷积自编码器,对数据进行特征学习。另外,提出了一种新的基于非对称卷积自编码器和多类支持向量机相结合的方法。在KDD99数据集上进行了实验,实验结果表明,该方法取得了良好的结果,与其他方法相比显著减少了训练时间,进一步提高了网络入侵检测技术。
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