基于深度特征学习的网络流量异常检测方法

来源 :电子与信息学报 | 被引量 : 23次 | 上传用户：bjzcha

【摘要】

：

针对网络流量异常检测过程中提取的流量特征准确性低、鲁棒性差导致流量攻击检测率低、误报率高等问题,该文结合堆叠降噪自编码器(SDA)和softmax,提出一种基于深度特征学习的网络流量异常检测方法。首先基于粒子群优化算法设计SDA结构两阶段寻优算法:根据流量检测准确率依次对隐藏层层数及每层节点数进行寻优,确定搜索空间中的最优SDA结构,从而提高SDA提取特征的准确性。然后采用小批量梯度下降算法对优化

【作者】

：

董书琴张斌

【机构】

：

中国人民解放军战略支援部队信息工程大学,河南省信息安全重点实验室

【出处】

：

电子与信息学报

【发表日期】

：

2020年03期

【关键词】

：

流量异常检测深度学习堆叠降噪自编码器粒子群优化 Traffic anomaly detectionDeep learningStacked Denoisi

【基金项目】

：

河南省基础与前沿技术研究计划基金(142300413201),信息工程大学新兴科研方向培育基金(2016604703),信息工程大学科研项目(2019f3303)

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