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摘要:
随着网络技术的快速发展,网络入侵等网络信息安全隐患引起人们的日益关注,通过入侵检测来及时发现潜在网络入侵行为是抵御入侵的一种有效手段,在实际应用中具有重要的意义。该文引入基于条件变分自编码器的深度学习模型,利用Tensorflow框架搭建了一个入侵检测系统。为了验证本文入侵检测系统的有效性,我们在公开的NSL-KDD数据集上开展了相应的性能测试,实验结果表明所设计的入侵检测系统在五种网络状态的预判分类上准确率达到了72.2%,可以在实际部署中对入侵行为进行有效分类。
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文献信息
篇名 基于变分自编码器的入侵检测系统设计与实现
来源期刊 电脑知识与技术:学术版 学科 工学
关键词 网络安全 入侵检测 条件变分自编码器 Tensorflow
年,卷(期) 2020,(13) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 22-24
页数 3页 分类号 TP393
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 罗智钰 广东工业大学信息工程学院 2 0 0.0 0.0
2 黄立群 广东工业大学信息工程学院 2 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
网络安全
入侵检测
条件变分自编码器
Tensorflow
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
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