資料介紹
傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要人工構(gòu)建樣本特征,處理海量多源異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)亼侵?jǐn)?shù)據(jù)時(shí)分類效果較差。針對(duì)該問(wèn)題,結(jié)合深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN)和核極限學(xué)習(xí)機(jī)(KELM),提出一種混合深度學(xué)習(xí)入侵檢測(cè)算法DBN-KELM。利用DBN提取高維網(wǎng)絡(luò)歷史數(shù)據(jù)的抽象特征,獲得原始數(shù)據(jù)的低維表示形式。在此基礎(chǔ)上,通過(guò)KELM對(duì)低維表示的數(shù)據(jù)做監(jiān)督學(xué)習(xí),達(dá)到準(zhǔn)確識(shí)別網(wǎng)絡(luò)攻擊的目的。在NSL-KDD數(shù)據(jù)集上進(jìn)行仿真,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,DBN-KELM算法能夠提高分類準(zhǔn)確率,降低對(duì)小樣本攻擊的誤報(bào)率,同時(shí)縮短分類器的訓(xùn)練時(shí)間。
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