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針對大規(guī)模網絡態(tài)勢要素獲取時間復雜度較高和攻擊樣本不平衡導致小類樣本分類精度不高的問題，提出一種基于深度自編碼網絡的態(tài)勢要素獲取機制。在該機制下，利用優(yōu)化后的深度自編碼網絡作為基分類器，識別數據類型。一方面，在自編碼網絡的逐層訓練中，提出一種結合交叉熵（ CE）函數和反向傳播（BP）算法的訓練規(guī)則，克服傳統(tǒng)的方差代價函數更新權值過慢的缺陷；另一方面，在深度網絡的微調和分類階段，提出一種主動在線采樣（AOS）算法應用于分類器中，通過在線選擇用于更新網絡權值的攻擊樣本，達到總樣本的去冗余和平衡各類攻擊樣本數量的目的，從而提高小類攻擊樣本的分類精度。經對實例數據的仿真分析，該方案有較好的態(tài)勢要素獲取精度，并能有效減少數據傳輸時的通信開銷。
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