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随着信息技术的发展,网络资源与服务越来越丰富,网络已经成为生产生活不可或缺的重要部分。与此同时,网络攻击的复杂度和危害程度也不断变高,传统基于特征的被动式网络攻击检测手段存在不足。为此,本文提出了一种基于深度学习的网络异常行为检测方法,其对实时获取的数据进行预处理、规则后,利用DNN训练完成后保存的行为模型,对输入的数据进行正常或异常的二分类分析。实验表明,该方法具有较好的准确度。