【摘 要】
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针对现有的网络攻击检测方法检测精度不高的问题,提出一种基于并行卷积神经网络的在线网络安全攻击检测方法.该并行的深度卷积神经网络一共包含2个深度卷积神经网络用于提取
【基金项目】
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山西省“1331工程”重点学科建设计划项目资助;山西警察学院基金项目《基于卡尔曼滤波的网络安全预测》(2018yqn)
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针对现有的网络攻击检测方法检测精度不高的问题,提出一种基于并行卷积神经网络的在线网络安全攻击检测方法.该并行的深度卷积神经网络一共包含2个深度卷积神经网络用于提取特征:CNN1和CNN2,然后通过全连接层两个特征提取层,并通过软最大化操作将网络攻击的检测转换为攻击的分类模型.采用KDD Cup99作为仿真数据集,并采用训练数据来对深度模型进行训练,当模型的训练误差小于一定阈值时,采用测试数据进行测试.结果表明:将本文所提方法与文献[8]以及文献[9]所提的卷积神经网络进行比较,其结果表明了所提方法不仅具有
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