【摘 要】
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随着网络技术的飞速发展,网络的安全显得越来越重要。入侵检测是一类重要的网络安全技术,经过几十年的发展,现有入侵检测技术仍然在准确率、误报率等方面存在不足。基于神经网络的深度学习方法具有强大的建模和泛化能力,能够较好地弥补上述方面的不足。本文基于网络流量特征数据集KDD99设计了一套入侵检测方案,分析了数据优化处理中数值编码和独热编码方式、主成分分析和随机森林降维方法并进行仿真实验;由于数据集具有较
【基金项目】
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国家自然基金（61750110529）；
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随着网络技术的飞速发展,网络的安全显得越来越重要。入侵检测是一类重要的网络安全技术,经过几十年的发展,现有入侵检测技术仍然在准确率、误报率等方面存在不足。基于神经网络的深度学习方法具有强大的建模和泛化能力,能够较好地弥补上述方面的不足。本文基于网络流量特征数据集KDD99设计了一套入侵检测方案,分析了数据优化处理中数值编码和独热编码方式、主成分分析和随机森林降维方法并进行仿真实验;由于数据集具有较长的时间依赖性,本文在长短期记忆网络（LSTM）中合理加入了内部嵌套单元以增强长时间步情况下的建模能力;为更好地抽取数据集中相邻特征之间的关联信息,使用一维卷积以替换LSTM输入处的矩阵乘法,以此构造了改进的长短期记忆网络（C-NLSTM）。本文通过对比实验优选了独热编码以及随机森林特征筛选作为数据编码和降维方法;对优化后的数据进行训练和预测,确定了C-NLSTM网络的4个超参数,在二分类情况下达到98.47%的准确率以及0.7%的误报率,在五分类情况下攻击类别Probe,U2R,R2L的检测准确率分别达到了99.33%,95.18%和87%。本文对C-NLSTM网络进行了硬件逻辑设计,包括卷积模块、点积模块以及激活函数等关键计算模块。经由FPGA功能验证,准确率达到91.04%,误报率为4.65%,满足设计要求。
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