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關鍵詞：入侵檢測 深度學習 卷積神經網絡 極限學習機 支持向量機 

摘要：針對現有網絡入侵檢測方法在處理高維度、非線性的海量數據時檢測效率低和準確率低的問題,提出一種基于卷積神經網絡(CNN)和極限學習機(ELM)的組合式入侵檢測方法(CNN-ELM)。通過數值化映射、歸一化及維度重組對原始網絡數據進行預處理,利用CNN網絡自動提取原始網絡數據的深層特征,將ELM作為分類器對提取到的特征進行入侵檢測分類。采用NSL-KDD數據集對CNN-ELM進行仿真實驗,實驗結果表明,與SVM、CNN及ELM方法相比,CNN-ELM能有效提高入侵檢測的準確率,具有較好的泛化能力和實時性。

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