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1.

发明公开
一种基于卷积神经网络特征压缩的异常检测方法无效

公开(公告)号：CN111291860A

公开(公告)日：2020-06-16

申请号：CN202010031422.0

申请日：2020-01-13

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 李思照 , 姜宏睿 , 孙建国 , 巩建光 , 阎梓宁 , 王文衫

IPC: G06N3/04 , H04L29/06

Abstract: 本发明属于深度学习入侵检测技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络特征压缩的异常检测方法。本发明采用独热编码以及离差标准化的技术，将数据特征进行预处理，使得深度学习模型可以更有效的识别数据集的特征，从而减少数据的失真率；通过嵌入层将独热编码的稀疏矢量压缩为密集矢量，减少每次模型的训练时间；通过离差标准化来对原始数据进行线性变换，使得数据在变幻之后仍然保持原有的线性关系，这样可以提高模型在入侵检测之中的精度。本发明的入侵检测准确率较高，训练时间短，预测精度高，可以广泛应用于网络入侵检测等方面。

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