基于Focal Loss和卷积神经网络的入侵检测

• 作者: 闫芮铵 张立臣
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 网络安全 卷积神经网络 正则化 不平衡数据集 FocalLoss
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 信息安全
• 页码范围: 65-69
• 页数: 5页
• 分类号: TP309
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2021.01.013

摘要

入侵检测是信息安全防护领域中的一个重要环节.随着网络技术的发展,主动防御网络入侵变得越来越重要,同时入侵数据变得更加海量、复杂和不平衡,这导致传统的入侵检测技术的检测性能比较低,因此如何提高入侵检测系统的性能对于不平衡数据集的检测性能是一项巨大的挑战.传统的CNN模型对于处理复杂的数据具有很好的性能,但是在处理不平衡数据集上的效果不是很好.为了解决这个问题,提出一种基于Focal Loss和卷积神经网络的入侵检测方法.与传统的卷积神经网络不同,该模型利用Focal Loss损失函数来解决数据不平衡问题,并在卷积层加入正则化方法(DropBlock)用来提高模型的泛化能力.采用KDD 99数据集进行的实验表明,该模型入侵检测的准确率和精确率比传统的入侵检测模型有所提高.