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基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)技術(shù)研究

  • 網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)
  • 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  • 網(wǎng)絡(luò)安全
  • 數(shù)據(jù)安全

網(wǎng)絡(luò)入侵是指非授權(quán)訪問(wèn)和惡意攻擊網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的行為，對(duì)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)安全構(gòu)成威脅。為了保護(hù)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)免受入侵的危害，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一個(gè)高效準(zhǔn)確的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)至關(guān)重要。因此，提出了一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的端到端網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)框架，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional NeuralNetwork，CNN）的特征提取和分類能力來(lái)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)流量中的惡意行為。使用公開(kāi)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)集對(duì)該框架進(jìn)行實(shí)驗(yàn)評(píng)估，并對(duì)系統(tǒng)性能進(jìn)行了分析和比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的基于CNN 的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)在準(zhǔn)確性和效率方面取得了良好的表現(xiàn)，能夠有效地檢測(cè)和分類各種網(wǎng)絡(luò)入侵行為。

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作者：銳成網(wǎng)絡(luò)整理時(shí)間：2024-06-18 17:22:50

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