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針對目前網(wǎng)絡(luò)中存在的對已知攻擊類型的入侵檢測具有較高的檢測率，但對新出現(xiàn)的攻擊類型難以識別的缺陷問題，提出了一種基于優(yōu)化數(shù)據(jù)處理的深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN）模型的入侵檢測方法。該方法在不破壞已學(xué)習(xí)過的知識和不嚴重影V向檢測實時性的基礎(chǔ)上，分別對數(shù)據(jù)處理和方法模型進行改進，以解決上述問題。首先，將經(jīng)過概率質(zhì)量函數(shù)（PMF）編碼和MaxMin歸一化處理的數(shù)據(jù)應(yīng)用于DBN模型中；然后，通過固定其他參數(shù)不變而變化一種參數(shù)和交叉驗證的方式選擇相對最優(yōu)的DBN結(jié)構(gòu)對未知攻擊類型進行檢測；最后，在NSL-KDD數(shù)據(jù)集上進行了驗證。實驗結(jié)果表明，數(shù)據(jù)的優(yōu)化處理能夠使DBN模型提高分類精度，基于DBN的入侵檢測方法具有良好的自適應(yīng)性，對未知樣本具有較高的識別能力。在檢測實時性上，所提方法與支持向量機（SVM）算法和反向傳播（BP）網(wǎng)絡(luò)算法相當(dāng)。
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