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針對(duì)現(xiàn)有的入侵檢測(cè)方法在檢測(cè)準(zhǔn)確率和誤報(bào)率方面存在的不足，提岀了一種多通道自編碼器深度學(xué)習(xí)的入侵檢測(cè)方法。該方法分為無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和有監(jiān)督學(xué)習(xí)兩個(gè)階段：首先分別采用正常流量和攻擊流量訓(xùn)練兩個(gè)獨(dú)立的自編碼器，其重構(gòu)的兩個(gè)新特征向量與原始樣本共同組成多通道特征向量表示;然后利用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對(duì)多通道特征向量表示進(jìn)行處理，學(xué)習(xí)通道之間可能的依賴(lài)關(guān)系，用于更好地區(qū)分正常流量和攻擊流量之間的差異。該方法將無(wú)監(jiān)督的多通道特征學(xué)習(xí)和有嗌督的跨通道特征依賴(lài)學(xué)習(xí)有機(jī)地結(jié)合起來(lái)，用于訓(xùn)練靈活有效的入侵檢測(cè)模型，達(dá)到極大地提高模型檢測(cè)準(zhǔn)確率的目的。同時(shí)，為了優(yōu)化CNN的超參數(shù)并提高網(wǎng)絡(luò)對(duì)通道間依賴(lài)關(guān)系的辨識(shí)效果，利用遺傳算法自動(dòng)尋找CNN模型的最優(yōu)拓?fù)浼?。?shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在多個(gè)數(shù)據(jù)集中獲得了良好的結(jié)果，比其他入侵檢測(cè)算法具有更妤的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。
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