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針對目前網絡中存在的對已知攻擊類型的入侵檢測具有較高的檢測率，但對新出現的攻擊類型難以識別的缺陷問題，提出了一種基于優化數據處理的深度信念網絡（DBN）模型的入侵檢測方法。該方法在不破壞已學習過的知識和不嚴重影V向檢測實時性的基礎上，分別對數據處理和方法模型進行改進，以解決上述問題。首先，將經過概率質量函數（PMF）編碼和MaxMin歸一化處理的數據應用于DBN模型中；然后，通過固定其他參數不變而變化一種參數和交叉驗證的方式選擇相對最優的DBN結構對未知攻擊類型進行檢測；最后，在NSL-KDD數據集上進行了驗證。實驗結果表明，數據的優化處理能夠使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）網絡算法相當。
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