基于异常保持的弱监督学习网络入侵检测模型

摘要： 网络入侵检测系统对维护网络安全至关重要，目前针对只有较少异常标记网络数据的入侵检测场景的研究较少。基于数据的异常保持性，设计了基于异常保持的弱监督学习网络入侵检测模型WIDS-APL,该检测模型包含数据转换层、表征学习层、转换分类层和异常判别层4部分，利用一组可学习的编码器将样本映射到不同区域并压缩到超球体，利用异常样本的标签信息学习正常样本和异常样本的分类界限，得到样本的异常... （共9页）