深度序列加权核极限学习入侵检测算法DBN-WOS-KELM

"基于深度序列加权核极限学习的入侵检测算法通过深度信念网络(DBN)和加权序列核极限学习机(KELM)解决网络入侵检测中的问题，提高小样本攻击识别率并能在线更新权重。" 在网络安全领域，入侵检测系统（IDS）是保障网络稳定运行的重要组成部分。传统的入侵检测方法往往受限于处理大规模多源异构数据的效率，尤其当数据分布不平衡时，例如正常流量远多于异常流量，这导致检测准确性下降。为了解决这些问题，本文提出了一种新型的入侵检测算法——DBN-WOS-KELM，它结合了深度学习和监督学习的优势。 深度信念网络（DBN）是一种无监督预训练的深度学习模型，它由多个受限玻尔兹曼机（RBM）层堆叠而成。DBN在算法中扮演了特征学习的角色，通过对历史数据的学习，自动从原始数据中提取出高级抽象特征，实现数据的降维，这有助于减少后续处理的复杂性并提高识别效果。DBN在处理非结构化数据和高维度数据时表现出色，能够捕捉到数据间的复杂关系。 接着，加权序列核极限学习机（WOS-KELM）用于监督学习阶段，它是一种高效的学习算法，能够在有限的计算时间内构建出高性能的分类器。WOS-KELM引入了样本加权机制，根据数据的分布和重要性动态调整样本的权重，从而解决了数据不平衡问题，使得小样本攻击有更高的被识别概率。此外，WOS-KELM还能根据实时入侵情况在线更新输出权重，确保模型能够适应不断变化的网络环境。 在KDD99数据集上的实验验证了DBN-WOS-KELM算法的有效性。实验结果显示，该算法不仅提升了小样本攻击的识别率，而且由于其在线学习特性，能够及时响应网络中新的入侵模式，提高了训练效率。KDD99数据集是入侵检测领域广泛使用的基准，包含了多种类型的正常流量和攻击流量，实验结果具有较高的说服力。 DBN-WOS-KELM算法为解决网络入侵检测的挑战提供了一个有力的工具，它通过深度学习提升特征表示能力，结合加权序列学习优化模型性能，从而在处理不平衡数据和应对实时入侵时展现出优越的性能。这一方法对网络安全领域的研究具有重要的实践意义，尤其是在面对日益复杂的网络攻击时，能更好地保护网络系统的安全。