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毕设-深度学习在入侵检测的应用

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数据集使用的是UNSW_NB15,是个有标签的数据集,使用TensorFlow构建神经网络。
题目是

主要内容:入侵检测技术是一种为网络用户提供隐私和数据保护的重要网络安全防护手段。网络攻击逐渐呈现智能化、复杂化的趋势使得对恶意入侵的检测更加困难。深度学习良好的理论基础和实际应用效果,为将其用于分析处理网络上大量的无标签数据,并应用到网络入侵检测准确率提供了有力的支撑。

其具体任务为:1、 高维度网络输入数据首先经过自2、 编码网络层,从而得到经过降维的网络特征数据。对网络数据进行特征抽象。3、 当获得网络特征数据后,将该数据送入 Softmax 分类器进行分类处理。4、 比较不同隐层节点数时的检测率和误检率。5、 比较该方法与其它算法在入侵检测方面的优缺点。
问题1、我应该使用什么神经网络呢?
问题2、使用什么方式的监督学习?
问题3、可能使用到深度学习的哪些算法呢?(只需要核心算法就行)
本人是小白,因为最近在准备考研复试,现在学校要求写开题报告,目前没有太多的时间进行查阅资料,请大佬说一下大概的思想,我可以自己查询资料!!感谢!!!!
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