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      基于深度自編碼網(wǎng)絡(luò)的安全態(tài)勢(shì)要素獲取機(jī)制

      2017-12-05 | rar | 0.92 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　針對(duì)大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)要素獲取時(shí)間復(fù)雜度較高和攻擊樣本不平衡導(dǎo)致小類樣本分類精度不高的問(wèn)題，提出一種基于深度自編碼網(wǎng)絡(luò)的態(tài)勢(shì)要素獲取機(jī)制。在該機(jī)制下，利用優(yōu)化后的深度自編碼網(wǎng)絡(luò)作為基分類器，識(shí)別數(shù)據(jù)類型。一方面，在自編碼網(wǎng)絡(luò)的逐層訓(xùn)練中，提出一種結(jié)合交叉熵（ CE）函數(shù)和反向傳播（BP）算法的訓(xùn)練規(guī)則，克服傳統(tǒng)的方差代價(jià)函數(shù)更新權(quán)值過(guò)慢的缺陷；另一方面，在深度網(wǎng)絡(luò)的微調(diào)和分類階段，提出一種主動(dòng)在線采樣（AOS）算法應(yīng)用于分類器中，通過(guò)在線選擇用于更新網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的攻擊樣本，達(dá)到總樣本的去冗余和平衡各類攻擊樣本數(shù)量的目的，從而提高小類攻擊樣本的分類精度。經(jīng)對(duì)實(shí)例數(shù)據(jù)的仿真分析，該方案有較好的態(tài)勢(shì)要素獲取精度，并能有效減少數(shù)據(jù)傳輸時(shí)的通信開(kāi)銷。

      基于深度自編碼網(wǎng)絡(luò)的安全態(tài)勢(shì)要素獲取機(jī)制

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