基于集成降噪自编码的网络入侵多模式匹配算法设计

• 作者: 徐子闻 李青
• 来源期刊: 广西大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 集成降噪自编码 网络入侵 多模式匹配
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机与电子信息科学
• 页码范围: 530-537
• 页数: 8页
• 分类号: TP393
• 字数: 4909字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13624/j.cnki.issn.1001-7445.2020.0530

摘要

针对高维网络入侵受到层次限制,入侵识别易出现局部极值化,导致入侵匹配时间延长的问题,提出并设计基于集成降噪自编码的网络入侵多模式匹配算法.引入降噪自编码网络,将深度学习法运用于在网络入侵检测中,构建深层网络模型,根据逐层贪婪编码模式实现预训练,完成高维深层网络入侵特征的自适应性提取及挖掘,通过监督式微调解决机器学习中局部极值问题,增强网络入侵检测效果与泛化性能,实现网络入侵初步检测.利用多模式匹配实现初步识别结果的最终匹配,完成网络入侵模式诊断.搭建实验平台对所提算法进行验证,将网络中用户行为日志数据当作实验数据样本,实验结果表明,负载均衡方差保持在0.85～1.0,匹配时间最短,访问文本串中字符的数目增长幅度很小,证明了算法鲁棒性和可实践性很强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李青	上海海洋大学信息化管理办公室	4	1	1.0	1.0
2	徐子闻		4	10	2.0	3.0