【摘 要】
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鉴于卷积神经网络（CNN）在计算机视觉等诸多领域取得的巨大成就,提出一种将卷积神经网络应用到网络入侵检测（IDS）领域的方法,以达到网络攻击行为的高准确度识别的目的 .该方法将ID
【机 构】
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内蒙古科技大学信息工程学院,国家粮食局科学研究院
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鉴于卷积神经网络（CNN）在计算机视觉等诸多领域取得的巨大成就,提出一种将卷积神经网络应用到网络入侵检测（IDS）领域的方法,以达到网络攻击行为的高准确度识别的目的 .该方法将IDS中的网络数据转化成卷积神经网络能够输入的数据,利用卷积神经网络对大量高维无标签原始数据进行特征降维,再采用BP神经网络反向微调结构参数,从而获得原始数据的最优低维表示.实验中,用Softmax分类器进行网络攻击行为识别,采用KDD CUP99数据集进行实验测试,证明该方法分类效果优于传统机器学习方法,在保证精度的同时,较其方法
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