基于深度学习的wi-fi网络入侵检测方法.pdf

1、本文档共7页，可阅读全部内容。
2、原创力文档（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。
3、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击这里二次下载。
4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。

Dec.2019

第40卷第12期COMPUTERENGINEERINGANDDESIGNVol.40No.12

基于深度学习的Wi-Fi网络入侵检测方法

刘明峰，郭顺森，韩然，侯路，吴弟，田小川

国网山东电力公司青岛供电公司，山东青岛266002）

（

摘要：DBN）Wi-Fi％SMOTE算法对数据样本中的异常数据和

提出一种基于深度信念网络（的网络入侵检测模型使用

，DAE）对平衡后的数据进行降维消除无关或冗余特征降低检测建模规

正常数据进行数量平衡使用降噪自编码网络（，

模。在AWID数据集上进行实验，实验结果表明，与其它基于浅层学习算法的检测方法相比，所提方法可有效精简数据特

征，降低检测时间，在检测精度和误报率方面体现出了更优性能％

关键词：深度信念网络；降噪自编码网络；数据降维；入侵检测；Wi-Fi网络

中图法分类号：文献标识号：文章编号：2019（）

TP393A1000-702412-3394-07

doi：16208/j.issnl2019.

10.000-7024.12.006

Wi-Fiintrusiondetectionmethodbasedondeeplearning

LIUMing-feng,GUOShun-sen,HANRan,HOULu,WUJun,TIANXiao-chuan

(QingdaoPowerSupplyCompanyStateGridShandongElectricPowerCompanyQingdao266002China)

Adetectionondeepproposed.used

Wi-FiintrusionbeliefwasSMOTEwasto

Abstractnetworkmodelbasednetwork(DBN)

：

balanceJhedaJasamplesJoimproveJheJheclassificaiondeJecionperformance.ToreduceJhedimensionaliyandredundancyof

denosiningauJoencoderneJworkDAE)wasusedJoreduceJhedimensionofJhefeaJurevecJors.Resulsof

JhefeaJurevecJors(

experimentsAWIDdatasetshowwithsha

该用户很懒，什么也没介绍

咨询Ta 进入空间

更多 >