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深度学习技术随着社会的不断发展,逐渐应用到了社会生活的各个领域,其中与入侵检测技术相结合已成为当今的研究热点。 在当前不稳定的网络环境下,能够准确识别异常流量是当前入侵检测的主要任务。 传统的神经网络面对复杂的数据,无法准确提取到与分类结果有关的特征,过多的冗余特征会导致模型泛化能力差,检测准确率不高,这会导致深度学习技术无法很好地应用在入侵检测的任务中。 为了解决这个问题,提出了一种基于特征增强的深度学习入侵检测方法,即在模型训练过程中,通过一个辅助网络,增强对分类结果相关的特征,使模型着重学习对分类有益的特征,同时减轻冗余特征对模型分类的影响。 同时,该方法不会修改原有模型的结构,可以轻松地应用在不同的卷积神经网络的模型上。 最后在 NSL-KDD 和 CICIDS2017 数据集上的实验结果表明,准确率最高可达 99. 73% 和 99. 15% 。

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《基于特征增强的深度学习入侵检测算法》

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文件号：058201

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