【摘 要】
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网络入侵检测系统在网络安全中占据重要位置。然而,面对现代网络的复杂变化,人们对于入侵检测系统的需求不仅仅只停留在较高的准确率方面,对检测效率也提出了更高的要求。随
【机 构】
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北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室
【基金项目】
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中央高校基础研究基金(No.2017RC016),国家自然科学基金(No.61672092),信息保障科技实验室(No.614200103011711),北京优秀人才培养项目(No.BMK2017B02-2),国家留学基金委(CSC No.201807095014),中央高校基础研究基金(No.2018JBZ103)
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网络入侵检测系统在网络安全中占据重要位置。然而,面对现代网络的复杂变化,人们对于入侵检测系统的需求不仅仅只停留在较高的准确率方面,对检测效率也提出了更高的要求。随着数据维度和数量的不断提高,训练时间也随之增长。同时,入侵检测系统对于小样本数据检测的准确率较低。针对这些问题,改进了过采样算法,提出一种新的基于CNN-NSVM的入侵检测模型,将深度神经网络与浅层分类器相结合,融合了多层卷积神经网络和多类支持向量机算法。实验结果显示,相比其他方法,显著减少了训练时间,提高了不平衡数据中小样本检测的准确率。
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