【摘 要】
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随着互联网和人工智能的普及与发展,互联网已经成为万物互联的媒介,它为世界的发展提供了强劲的动力。对于互联网,人们在分享它带来无限便利与体验感的同时,也因恶意网络入侵攻击面临着威胁与损失。提高现有网络入侵检测系统效果和挖掘未知网络入侵行为能力,提高网络信息安全技术是当下亟待解决的难题。其中针对算法效率与检测准确性的研究是该领域突破的重点。本文将当今热门的深度学习和粒计算理论应用于网络入侵检测系统,通
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随着互联网和人工智能的普及与发展,互联网已经成为万物互联的媒介,它为世界的发展提供了强劲的动力。对于互联网,人们在分享它带来无限便利与体验感的同时,也因恶意网络入侵攻击面临着威胁与损失。提高现有网络入侵检测系统效果和挖掘未知网络入侵行为能力,提高网络信息安全技术是当下亟待解决的难题。其中针对算法效率与检测准确性的研究是该领域突破的重点。本文将当今热门的深度学习和粒计算理论应用于网络入侵检测系统,通过改善传统算法的部分缺陷,提高了现有网络入侵检测系统效果和挖掘未知网络入侵行为能力。在建立智能化的入侵检测系统体系结构中,研究设计了数据特征抽象与训练、智能网络主体行为判断引擎两个处理模块;在数据降维方面,用基于BP误差反馈的深度信念网络DBN较好的将高维特征向量在保留数据集特征的情况下转化为低维向量;在提升DBN网络的入侵检测效率并达到发现小规模未知异常网络特征方面,将粒计算理论与聚类算法相结合,并提出DBN-Gr C模型,通过高效的聚类算法快速准确的发现未知异常流量。本文使用改进过的CIC-IDS-2017数据集作为样本测试数据集,通过实验分析,得出DBN-Gr C模型明显优于一般DBN模型的结论。在检测已知特征的小规模入侵方面,能够提升2%-3%的发现效率,并且增加了对未知异常流量的发现能力（样本数据集的未知异常的检出率为0.2%左右）,获得了相对较好的异常检测效果,有效填补了DBN模型的检测功能空白。
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