DCVAE與DPC融合的網(wǎng)絡入侵檢測模型研究

摘要： 入侵檢測是主動防御網(wǎng)絡中攻擊行為的技術，以往入侵檢測模型因正常網(wǎng)絡流量與未知攻擊內(nèi)在特征區(qū)分度不足，導致對未知攻擊識別率不夠高，本文設計基于判別條件變分自編碼器與密度峰值聚類算法的入侵檢測模型(DCVAE-DPC).利用判別條件變分自編碼器能夠生成指定類別樣本的能力，學習正常網(wǎng)絡流量特征的隱空間表示并計算其重建誤差，增加其與未知攻擊間的特征區(qū)分度，并使用密度峰值聚類算法求出正常... （共9頁）