基于CNN與LightGBM的入侵檢測研究

摘要： 網絡入侵檢測少數類樣本不僅自身準確率和召回率低，而且還影響整體準確率和召回率。針對此問題，提出一種基于生成式對抗網絡(GAN)、卷積神經網絡與LightGBM相結合的算法。首先，使用降噪變分自動編碼器改進GAN,以實現(xiàn)對不平衡數據集的處理。其次，使用卷積注意力機制改進殘差卷積神經網絡，更好地提取數據的關鍵特征。最后，利用LightGBM集成學習算法對處理后的數據集進行分類。實驗... （共6頁）