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一種面向未知攻擊檢測的深度神經網絡預處理方法

陳鵬  郭云飛  張建朋  王亞文  扈紅超  
【摘要】:現有的基于深度神經網絡(Deep Neural Network,DNN)的檢測方法對于未知攻擊檢測性能不佳。原因之一是現有的預處理方法并未考慮網絡環境的內在特征。為解決該問題,首先提出一種新型的預處理方法,將訓練集的統計特征作為網絡環境的內在特征,用于測試集和檢測集的預處理,以提高檢測算法的性能;然后利用DNN模型進行入侵檢測。對KDDCup’99、NSL-KDD和UNSW-NB15數據集的實驗結果表明,與傳統預處理方法相比,所提預處理方法在準確率方面表現更好,召回率也有一定程度提升。
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