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基于不完全信息的深度学习网络入侵检测

【摘要】 在网络数据的采集与传输过程中，经常面临无法完全采集、信息丢失等情况。在不完全信息条件下的网络入侵检测成为网络异常检测的难题。为解决不完全信息入侵检测准确率的问题，结合网络数据的特点，文章提出一种基于不完全信息的深度学习网络入侵检测模型(NIDII-DL),借助多层感知神经网络构建深度学习模型，实现信息不完全条件下的入侵检测。实验结果表明，NIDII-DL方法在不完全信息条件下的分类精度高于其他算法，且对信息不完全的敏感度更低。

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