【摘 要】
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为提高网络异常入侵的检测效果,针对传统BP神经网络在检测速度、精度、复杂度等方面的缺陷,提出一种基于深度置信网络的入侵检测方法,该方法通过双层RBM结构降维,再用BP神经
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为提高网络异常入侵的检测效果,针对传统BP神经网络在检测速度、精度、复杂度等方面的缺陷,提出一种基于深度置信网络的入侵检测方法,该方法通过双层RBM结构降维,再用BP神经网络反向微调结构参数,以达到简化数据复杂度的目的,减少了BP神经网络的计算量。它对传统对比散度训练算法进行了改进,提出了一种改进的对比算法,提高对最优特征的选择结果。仿真实验结果表明,新的网络入侵检测方法较传统的训练算法,能够获得更好的入侵特征提取结果。因此,新的网络入侵检测方法提高了异常入侵检测的检测率,加强了网络安全。
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