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基于深度径向智能的拒绝服务攻击检测
1
作者
袁明兰
李林
何守亮
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第12期316-321,共6页
为了解决基于机器学习的攻击检测系统梯度消失和陷入局部最小值的问题,提出一种基于深度径向智能(Deep Radial Intelligence,DeeRaI)的拒绝服务检测系统。使用从具有不同抽象级别的径向基函数中提取的智能信息来训练DeeRaI网络,得到训...
为了解决基于机器学习的攻击检测系统梯度消失和陷入局部最小值的问题,提出一种基于深度径向智能(Deep Radial Intelligence,DeeRaI)的拒绝服务检测系统。使用从具有不同抽象级别的径向基函数中提取的智能信息来训练DeeRaI网络,得到训练样本特征之间的相关性;使用积累化身(Cumulative Incarnation,CuI)算法优化DeeRaI网络权重,生成最佳权重。实验结果表明,DeeRaI拒绝服务攻击检测系统学习收敛速度更快,并且在检测率、准确率、误报率和误差率性能方面优于现有其他方法。
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关键词
DOS攻击
局部最小值
深度径向智能
累积化身
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题名
基于深度径向智能的拒绝服务攻击检测
1
作者
袁明兰
李林
何守亮
机构
重庆
商务
职业
学院
商贸管理
系
电子科技大学信息与软件工程
学院
重庆旅游职业学院智能制造与旅游交通系
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第12期316-321,共6页
基金
重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJQN201805301)。
文摘
为了解决基于机器学习的攻击检测系统梯度消失和陷入局部最小值的问题,提出一种基于深度径向智能(Deep Radial Intelligence,DeeRaI)的拒绝服务检测系统。使用从具有不同抽象级别的径向基函数中提取的智能信息来训练DeeRaI网络,得到训练样本特征之间的相关性;使用积累化身(Cumulative Incarnation,CuI)算法优化DeeRaI网络权重,生成最佳权重。实验结果表明,DeeRaI拒绝服务攻击检测系统学习收敛速度更快,并且在检测率、准确率、误报率和误差率性能方面优于现有其他方法。
关键词
DOS攻击
局部最小值
深度径向智能
累积化身
Keywords
DoS attacks
Local minimum
Deep radial intelligence
Cumulative incarnation
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度径向智能的拒绝服务攻击检测
袁明兰
李林
何守亮
《计算机应用与软件》
北大核心
2020
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