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不平衡数据下基于CNN的网络入侵检测

2021-09-08冯英引师智斌

中北大学学报(自然科学版) 2021年4期
关键词:效果检测模型

冯英引,师智斌

(中北大学 大数据学院,山西 太原 030051)

0 引 言

作为机器学习的重要组成部分,深度学习在文本处理、 图像分类、 语音识别等复杂领域取得了巨大进步,同样在网络入侵检测研究中表现出良好的分类性能. 文献[1]直接把原始流量转换为图片输入卷积神经网络CNN进行学习,得到的分类器效果接近实际应用水平; 文献[2]针对UNSW-NB15数据集的原始流量包使用独热编码进行维度重构,利用GoogLeNet对重构数据进行特征学习,实验结果优于其他基于特征数据的深度学习方法; 文献[3]结合CNN和LSTM两种深度学习算法,学习网络流量数据的时空特征,在CICIDS2017数据集上的总体准确率达到99.57%; 文献[4]基于SMOTE-Tomek采样结合卷积神经网络构建模型,提高了模型的二分类和多分类效果.

综上所述,采用超声诊断急性阑尾炎的准确性较高,且可对患者疾病类型予以明确诊断,还可为患者疾病诊治提供可靠影像学依据。

爱国主义是一种民族精神,是团结一心、自强不息。习近平总书记指出:“爱国主义是中华民族精神的核心。”[注]习近平:《在纪念中国人民抗日战争暨世界反法西斯战争胜利69周年座谈会上的讲话》,《人民日报》2014年9月4日,第2版。中华民族的民族精神以爱国主义为核心,爱国主义是中华民族的精神基因,爱国主义深深植根于中华民族心中。作为民族精神核心的爱国主义,它既是中华民族团结一心的精神纽带,也是中华儿女自强不息的精神动力。

研究表明,深度学习在多个网……

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