VAE过采样与迁移学习在网络入侵检测中的应用

黄仲英; 杨印根; 雷震春

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VAE过采样与迁移学习在网络入侵检测中的应用

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在网络入侵检测中,异常样本通常要比正常样本少得多,数据的不平衡问题会导致检测模型的分类结果倾向于多数类,影响模型准确率.文章提出应用变分自编码器(VAE)模型对网络入侵检测中的不平衡数据进行过采样,通过学习原数据的特征后生成新样本重新平衡数据分布,以提高检测模型的性能.在训练检测模型时采用迁移学习方法,先在过采样后混合的数据集上预训练,再迁移到原数据集上进行训练,得到最终的检测模型.在NSL-KDD数据集上进行实验,网络入侵检测模型使用前馈神经网络.结果表明,基于深度学习的VAE过采样方法比传统的SMOTE过采样方法要更加有效,提高了网络入侵检测模型准确率3.23％.

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来源
《计算机时代》 |2021年第7期|50-5457|共6页
作者
黄仲英; 杨印根; 雷震春;
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作者单位

江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌 330022;

江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌 330022;

江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌 330022;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP393.08;
关键词
网络入侵检测; VAE; 迁移学习; SMOTE; 不平衡数据;

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