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结合粒子群优化与强化学习的攻击检测系统
文献摘要：
为应对网络攻击不断升级演变的问题,结合粒子群优化算法与强化学习提出一种半监督学习的攻击检测系统.通过强化学习机制引入安全专家对攻击进行半监督学习,增强检测系统对新型攻击的识别能力;利用深度自编码器学习网络流量数据的深度特征,将特征集传入深度神经网络;深度神经网络对输入的特征集进行迁移学习,根据特征对数据进行分类.在近期公开的入侵检测系统数据集上完成了仿真实验,其结果表明,该系统实现了较高的攻击检测率.
文献关键词：
强化学习;深度神经网络;迁移学习;深度自编码器;网络安全;入侵检测系统;粒子群优化;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
郝武伟;李俊吉
作者机构：
山西工程科技职业大学 现代物流学院,山西 晋中 030619;太原科技大学 信息科学与技术学院,山西 太原 030024
文献出处：
引用格式：
[1]郝武伟;李俊吉-.结合粒子群优化与强化学习的攻击检测系统)[J].计算机工程与设计,2022(12):3316-3323
A类：
B类：
强化学习,攻击检测,网络攻击,粒子群优化算法,半监督学习,学习机制,对攻,识别能力,深度自编码器,学习网络,网络流量,流量数据,深度特征,征集,传入,深度神经网络,迁移学习,入侵检测系统,系统数据,系统实现,检测率
AB值：
0.242638
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