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基于端到端记忆神经网络的可解释入侵检测模型: 收藏
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引用; 《计算机系统应用》2018年第10期27卷 170-176页; 作者：高筱娴龙春魏金侠赵静宋丹劼中国科学院计算机网络信息中心北京100190 中国科学院大学北京100049; 目前提出的误用检测和异常检测相结合的算法,大多采用复合模型或组合模型来实现,这些方法通常需要训练不止一个基本模型,学习过程复杂.本文提出一种基于端到端记忆神经网络的入侵检测模型,能够在利用领域知识辅助网络行为数据分类的同时...; 目前提出的误用检测和异常检测相结合的算法,大多采用复合模型或组合模型来实现,这些方法通常需要训练不止一个基本模型,学习过程复杂.本文提出一种基于端到端记忆神经网络的入侵检测模型,能够在利用领域知识辅助网络行为数据分类的同时,使用端到端的方式训练模型以降低学习复杂度.模型设计了匹配模块和融合模块,使相关攻击知识项能够在分类模块发挥辅助作用.除检测结果外,模型还能够输出关于检测结果的可解释信息.本文对数据集进行归一化处理,并从数据集中提取出攻击知识项用于辅助分类.实验结果表明,本文方法中领域知识起到了较好的辅助分类作用,模型最终取得较高的检测精度.; 来源：详细信息评论

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