ABSTRACT Fler och fler nätverkstrafikdata har medfört stora utmaningar för det traditionella intrångsdetekteringssystemet. Detektionsprestandan är nära relaterad till utvalda funktioner och klassificeringar, men traditionella funktionsvalsalgoritmer och klassificeringsalgoritmer kan inte prestera bra i massiv datamiljö. Även de råa trafikuppgifterna är obalanserade, vilket har en allvarlig inverkan på klassificeringsresultaten. I detta dokument föreslår vi en ny modell för att upptäcka intrång i nätet med hjälp av konvolutionella neurala nätverk (CNN). Vi använder CNN för att välja trafikfunktioner från rådata uppsättningen automatiskt, och vi ställer in kostnadsfunktion vikt koefficienten för varje klass baserat på dess nummer för att lösa obalansen data set problem. Modellen minskar inte bara falsklarmfrekvensen (FAR) utan förbättrar också noggrannheten hos klassen med små tal. För att ytterligare minska beräkningskostnaden konverterar vi det råa trafikvektorformatet till bildformat. Vi använder standarddatauppsättningen NSL-KDD för att utvärdera prestandan hos den föreslagna CNN-modellen. De experimentella resultaten visar att noggrannheten, FAR och beräkningskostnaden för den föreslagna modellen presterar bättre än traditionella standardalgoritmer. Det är en effektiv och tillförlitlig lösning för att upptäcka intrång i ett massivt nätverk. INDEX TERMS Nätverk intrång upptäckt, konvolutionella neurala nätverk, bild dataformat konvertering, kostnadsfunktion vikt, obalanserad datauppsättning.
KEHE WU m.fl. REF använde CNN för att automatiskt välja trafikfunktioner från rådata och ställa in kostnadsfunktionens viktkoefficient för varje klass baserat på antalet för att lösa problemet med obalanserade datamängder.
A Novel Intrusion Detection Model for a Massive Network Using Convolutional Neural Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}