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面向不完备信息的网络入侵检测方法
文献摘要：
为解决信息不完备情况下的检测准确率低、时间长的问题,提出面向不完备信息的网络入侵检测方法.针对信息不完备,采用基于SMOTE的采样方法增加少数类样本,实现信息特征稳定下的数据完备化.针对特征冗余,构建基于DBN的特征低维映射,实现数据降维,以便轻量级检测.基于SVM算法,精准捕捉入侵特征,实现快速的轻量级入侵检测.实验结果表明,信息完备化处理提高了罕见攻击的检测准确率,特征降维大幅降低了检测时长.
文献关键词：
不完备信息;采样方法;深度信念网络;支持向量机分类器;网络入侵检测
中图分类号：
作者姓名：
张翼英;阮元龙;尚静;周保先
作者机构：
天津科技大学 人工智能学院,天津 300457
文献出处：
引用格式：
[1]张翼英;阮元龙;尚静;周保先-.面向不完备信息的网络入侵检测方法)[J].计算机工程与设计,2022(05):1224-1231
A类：
B类：
不完备信息,网络入侵检测,入侵检测方法,信息不完备,检测准确率,出面,SMOTE,采样方法,少数类,信息特征,定下,完备化,DBN,低维映射,数据降维,轻量级,信息完备,特征降维,深度信念网络,支持向量机分类器
AB值：
0.334366
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