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針對海量數(shù)據(jù)環(huán)境下，傳統(tǒng)智能化入侵檢測方法檢測性能較差的問題，提岀了一種深度信念網(wǎng)絡(luò)（ deep belief networks，DBN）下一對-（one- versus-one）梯度提升樹（ gradient boosting decision tree，GBDT）的多分類器入侵檢測方法（DBN-OGB）。該方法首先利用深度信念網(wǎng)絡(luò)從高維、復(fù)雜的入侵檢測數(shù)據(jù)中提取出低維、具有代表性的特征數(shù)據(jù);然后利用一對一法，在任意兩類特征數(shù)據(jù)之間構(gòu)建一個(gè)梯度提升樹分類器;接著利用各個(gè)分類器對未知網(wǎng)絡(luò)攻擊進(jìn)行識別，得票最多的類別即為該攻擊的類別;最后利用 NSL-KDD數(shù)據(jù)集進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示DBN-OB方法的平均準(zhǔn)確率和檢測率都高于9%，相較于 DBN-MSVM（depbelief nets based multi-class support vector machine）方法其準(zhǔn)確率和檢測率分別提升0.56%和1.03%，表明DBN-OGB是一種有效、可行的入侵檢測方法，且提高了對海量入侵?jǐn)?shù)據(jù)的檢測性能。
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