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由于高級(jí)持續(xù)性威脅（Advanced Persistent Threat，APT）常用于竊取企業(yè)核心資料且?guī)?lái)極其惡劣的影響而引起高度關(guān)注。因?yàn)锳PT攻擊的攻擊方法是對(duì)特定的攻擊目標(biāo)長(zhǎng)期進(jìn)行持續(xù)性網(wǎng)絡(luò)攻擊，具有極高的隱蔽性、潛伏性等特點(diǎn)；所以傳統(tǒng)檢測(cè)技術(shù)無(wú)法進(jìn)行有效識(shí)別。目前針對(duì)APT攻擊的檢測(cè)方案有沙箱方案、網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)方案、全流量方案這三種檢測(cè)方案，然而現(xiàn)有的APT攻擊檢測(cè)方法中存在檢測(cè)準(zhǔn)確性較低、需要大量經(jīng)過(guò)標(biāo)記的樣本等缺點(diǎn)。本文提出一種基于深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)模型（DBN-SVDD），該方法利用DBN進(jìn)行結(jié)構(gòu)降維、提高檢測(cè)效率，再利用SVDD對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行識(shí)別檢測(cè)。在NSL-KDD數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法的檢測(cè)率可以達(dá)到93.71%。該方法具有無(wú)人監(jiān)督、無(wú)需大量標(biāo)記樣本、可以有效處理高維數(shù)據(jù)等特點(diǎn)，能夠有效地應(yīng)用于APT攻擊檢測(cè)中。
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