| 基于堆叠自动编码器的网络行为识别 |
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| 引用本文： | 刘任熊,田由辉,张朝龙.基于堆叠自动编码器的网络行为识别[J].合肥工业大学学报(自然科学版),2019,42(2). |
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| 作者姓名： | 刘任熊 田由辉 张朝龙 |
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| 作者单位： | 江苏经贸职业技术学院 网络信息中心,江苏南京211168;江苏省高职数据中心,江苏南京211168;江苏经贸职业技术学院 网络信息中心,江苏南京,211168;合肥工业大学 电气与自动化工程学院,安徽合肥,230009 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;江苏省教育科学规划资助项目;江苏省高等教育教改资助项目 |
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| 摘 要： | 网络行为识别一直是网络安全中的研究热点,随着网络中数据量的海量增大以及数据的非线性等问题的影响,对于网络行为识别的特征提取和识别技术提出更高的要求。文章提出了一种基于堆叠自动编码器的网络行为识别方法,该方法通过构建堆叠自动编码器和SOFTMAX分类器的深度学习框架,结合无监督的预训练和有监督的全局微调,优化堆叠自动编码器的特征提取性能,实现了网络行为特征的深度提取,从而对高校流量数据中上网行为进行分析识别。
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| 关 键 词： | 网络行为 识别 特征提取 深度学习 堆叠自动编码器 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
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