期刊论文

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电子技术与软件工程

2095-5650

2020

01

26-28

湖南省研究生科研创新项目（CX20190736）；

本校为第一机构

本文针对传统的异常检测方法在处理海量高维度数据时检效果不佳的问题,提出一种融合栈式去噪自编码器（SDAE）和深度神经网络（DNN）的网络异常检测方法。首先,利用栈式去噪自编码器对数据进行特征降维,实现从高维数据到低维数据的非线性转换;然后用深度神经网络对数据进行分类。采用NSL-KDD数据集的实验结果表明,与与其他异常检测方法相比,SDAE-DNN模型性能要优于其他方法,取得了更好的检测效果。