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基于集成深度算法的网络入侵检测方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.32 MB | 2021-05-26

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  基于卷积神经网络(CN)的入侵检测方法在实际应用中模型训练时间过长、超参数较多、数据需求量大。为降低计算复杂度,提高入侵检测效率,提出一种基于集成深度森林(EDF)的检測方法。在分析CN的隐藏层结构和集成学习的 Bagging集成策略的基础上构造随机森林(RF)层,对每层中RF输入随机选择的特征进行训练,拼接输出的类向量和特征向量并向下层传递迭代,持续训练直至模型敛。在NSL-KDD数据集上的实验结果表明与CNN算法相比,EDF算法在保证分类准确率的同时,其收敛速50%以上,证明了EDF算法的高效性和可行性。

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