A Deep One-class Model for Network Anomaly Detection

A Deep One-class Model for Network Anomaly Detection 摘要： ​ 對於傳統的網絡異常檢測，檢測性能與所選擇的特徵和用於訓練的數據集有關。傳統的檢測方法是人工挑選特徵，同時收集用於訓練的數據集多數是不平衡的，導致模型對於大多數的數據會做出錯誤判斷。本文提出一種基於層疊式自動編碼器的檢測模型。首先用這個模型從原始採集到的數據中選擇主要特徵，隨後利用一

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