基于深度学习的无线网络入侵检测方法研究

基于深度学习的无线网络入侵检测方法 本文主要介绍了一种基于稀疏栈式自编码器网络的无线网络入侵检测方法，以解决传统机器学习技术在海量数据和复杂未知无线网络入侵模式上检测的不足。该方法通过稀疏栈式自编码器网络结构对数据进行特征提取，提取到具有更好表征和学习能力的特征，然后将高度抽象的低维数据作为支持向量机（SVM）分类器的输入，得出正确分类结果。 **稀疏栈式自编码器网络** 稀疏栈式自编码器网络是一种基于深度学习的网络结构，它可以学习到数据的稀疏表示，从而提高数据的表征能力。该网络结构可以分为两个部分：编码器和解码器。编码器将输入数据映射到低维空间，解码器将低维空间的数据映射回原来的高维空间。通过这种方式，稀疏栈式自编码器网络可以学习到数据的稀疏表示，从而提高数据的表征能力。 **支持向量机（SVM）分类器** 支持向量机（SVM）是一种常用的机器学习算法，它可以对数据进行分类。SVM 的主要思想是找到一个超平面，使得不同类别的数据尽可能地分离。SVM 分为两种：软间隔支持向量机和硬间隔支持向量机。软间隔支持向量机允许一些数据点处于间隔之内，而硬间隔支持向量机则要求所有数据点都处于间隔之外。 **无线网络入侵检测** 无线网络入侵检测是指检测无线网络中是否存在恶意活动。传统的机器学习技术在检测无线网络入侵模式时存在一定的不足，例如难以检测复杂未知的入侵模式。基于稀疏栈式自编码器网络的无线网络入侵检测方法可以克服这些不足，提高检测的准确性。 **AWID 数据集** AWID 数据集是一个常用的无线网络入侵检测数据集，它包含了大量的无线网络入侵样本。AWID 数据集上的实验表明，本文提出的方法较基于传统机器学习的无线网络入侵检测方法具有更好的攻击分类能力。 **结论** 本文提出的基于稀疏栈式自编码器网络的无线网络入侵检测方法可以克服传统机器学习技术在检测无线网络入侵模式上的不足，提高检测的准确性。该方法可以应用于实际的无线网络入侵检测中，提高网络安全性。