【摘 要】
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随着互联网技术的高速发展,网络安全问题日益突出。入侵检测作为一种有效的网络安全技术,已成为保障每个公民乃至整个国家信息安全的重要手段。但由于网络规模的日趋扩大,各种新的网络攻击层出不穷,传统的入侵检测模型已无法满足当前的网络安全需要。深度置信网络（Deep Belief Network,DBN）和随机森林（Random Forest,RF）分别具有强大的特征学习能力和优异的分类性能,结合两者的优势
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随着互联网技术的高速发展,网络安全问题日益突出。入侵检测作为一种有效的网络安全技术,已成为保障每个公民乃至整个国家信息安全的重要手段。但由于网络规模的日趋扩大,各种新的网络攻击层出不穷,传统的入侵检测模型已无法满足当前的网络安全需要。深度置信网络（Deep Belief Network,DBN）和随机森林（Random Forest,RF）分别具有强大的特征学习能力和优异的分类性能,结合两者的优势对入侵检测进行研究,完成的主要工作如下:1)针对传统入侵检测模型对高维、冗余的网络数据特征提取能力不足的问题,使用DBN进行数据特征提取,并将Adam优化器作为DBN微调阶段中反向传播（Back Propagation,BP）神经网络的梯度下降方法,加快BP网络的收敛速度以及有效避免BP网络在寻优过程中陷入局部最优值。2)针对RF因无法保证找到一组优秀的超参数从而影响分类效果的问题,提出一种基于麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm,SSA）的RF超参数寻优方法,利用该方法训练得到的RF模型分类性能更强。SSA-RF相比于使用随机搜索法进行超参数寻优并训练得到的RF模型,在NSL-KDD数据集上准确率提升了1.78个百分点,漏报率降低了3.22个百分点。3)针对传统的入侵检测模型较难准确识别出稀有攻击数据的问题,利用平衡随机森林（Balanced Random Forest,BRF）在RF的数据采样阶段加入平衡机制,提高了RF对少数类数据的分类性能。BRF相比于RF,在NSL-KDD数据集上少数类平均召回率上提升了21.18个百分点,进一步在UNSW-NB15和CIC-IDS-2017数据集上进行验证,少数类平均召回率分别提升了37.66和25.44个百分点。综合DBN、SSA和BRF的优势构建DBN-SSA-BRF模型。该模型相比于RF,在NSL-KDD数据集上准确率、宏召回率和宏F1分数分别提升了5.17、18.90个百分点和0.16。综上所述,DBN-SSA-BRF显著提高了入侵检测性能。图22幅;表24个;参45篇。
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