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基于深度自編碼網(wǎng)絡(luò)的安全態(tài)勢要素獲取機(jī)制

2017-12-05 | rar | 0.92 MB | 次下載 | 1積分

資料介紹

  針對大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢要素獲取時間復(fù)雜度較高和攻擊樣本不平衡導(dǎo)致小類樣本分類精度不高的問題,提出一種基于深度自編碼網(wǎng)絡(luò)的態(tài)勢要素獲取機(jī)制。在該機(jī)制下,利用優(yōu)化后的深度自編碼網(wǎng)絡(luò)作為基分類器,識別數(shù)據(jù)類型。一方面,在自編碼網(wǎng)絡(luò)的逐層訓(xùn)練中,提出一種結(jié)合交叉熵( CE)函數(shù)和反向傳播(BP)算法的訓(xùn)練規(guī)則,克服傳統(tǒng)的方差代價函數(shù)更新權(quán)值過慢的缺陷;另一方面,在深度網(wǎng)絡(luò)的微調(diào)和分類階段,提出一種主動在線采樣(AOS)算法應(yīng)用于分類器中,通過在線選擇用于更新網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的攻擊樣本,達(dá)到總樣本的去冗余和平衡各類攻擊樣本數(shù)量的目的,從而提高小類攻擊樣本的分類精度。經(jīng)對實(shí)例數(shù)據(jù)的仿真分析,該方案有較好的態(tài)勢要素獲取精度,并能有效減少數(shù)據(jù)傳輸時的通信開銷。

基于深度自編碼網(wǎng)絡(luò)的安全態(tài)勢要素獲取機(jī)制

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