ABSTRACT För att förbättra prestandan hos nätinbrottsdetekteringssystem (IDS) tillämpade vi djupinlärningsteori för intrångsdetektering och utvecklade en djupnätverksmodell med automatisk funktionsutdragning. I detta dokument tar vi hänsyn till egenskaperna hos tidsrelaterat intrång och föreslår en ny IDS som består av ett återkommande neuralt nätverk med gated recidiverande enheter (GRU), multilayer perceptron (MLP) och softmax modul. Experiment på de välkända datamängderna KDD 99 och NSL-KDD visar att systemet har ledande prestanda. Den totala detektionsfrekvensen var 99,42% med KDD 99 och 99,31% med NSL-KDD med falskt positiva värden så låga som 0,05% respektive 0,84%. Särskilt för att upptäcka överbelastningsattacker uppnådde systemet en upptäcktsfrekvens på 99,98 % respektive 99,55 %. Jämförande experiment visade att GRU är mer lämplig som minnesenhet för IDS än LSTM, och visade att det är en effektiv förenkling och förbättring av LSTM. Dessutom kan den dubbelriktade GRU uppnå bästa prestanda jämfört med de nyligen publicerade metoderna. INDEX TERMS Intrusionsdetektering, djupinlärning, recidiverande neurala nätverk, inhägnad recidiverande enhet.
För att förbättra prestandan hos system för att upptäcka intrång i nätverket tillämpade Xu C djupinlärningsteori för intrångsdetektering och utvecklade en djupnätverksmodell med automatisk funktionsextraktion REF.
An Intrusion Detection System Using a Deep Neural Network With Gated Recurrent Units
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}