基于果蠅算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測研究

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摘 要 提出一種基于果蠅算法（FOA）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的入侵檢測方法。FOA實現(xiàn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的均衡，并結(jié)合新型CNN結(jié)構(gòu)（1個輸入層、3個卷積層、2個池化層和2個全連接層）改善不均衡數(shù)據(jù)對入侵檢測的影響。研究使用了OpenStack數(shù)據(jù)集，包含正常數(shù)據(jù)和4類攻擊數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)特征經(jīng)處理后轉(zhuǎn)換為灰度圖作為CNN的輸入數(shù)據(jù)。（剩余9646字）