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迁移学习在入侵检测的应用.pptx

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迁移学习在入侵检测的应用.pptx

上传人:科技星球 2024/5/22 文件大小:148 KB

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文档介绍:该【迁移学习在入侵检测的应用 】是由【科技星球】上传分享,文档一共【23】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【迁移学习在入侵检测的应用 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。,以促进知识转移。、非线性映射和度量学****这些方法旨在保留相关信息并消除任务间的域差异。,以及所选择的转换方法的适合性。(MTL):通过学****一个共享特征空间来同时执行源任务和目标任务,该特征空间捕获了两者共有的信息。(MDA):将源任务的数据重新加权或转换,使其与目标任务的数据分布一致,从而减少域差异。(IW):为源任务的训练样本分配权重,以强调对目标任务有用的样本,并降低对无关样本的影响。特征转换在迁移学****中的作用深度神经网络在迁移学****中的应用迁移学****在入侵检测的应用深度神经网络在迁移学****中的应用训练好的基础模型的迁移-基于预先训练好的模型在特定任务上进行微调,缩短训练时间和提高准确性。-利用不同的基础模型,、,针对入侵检测任务进行迁移。-微调方法包括冻结早期层以保留基础特征,并重新训练后期层以适应特定任务。特征提取和相似性度量-使用深度神经网络提取入侵流量的特征,并将其与正常流量特征进行比较。-探索不同的相似性度量,如欧几里得距离、余弦相似性和交叉熵,以评估流量之间的相似性。-根据相似性得分对流量进行分类,识别入侵尝试。深度神经网络在迁移学****中的应用异常检测和表示学****利用深度神经网络表示入侵流量并检测与正常流量的偏差。-使用自编码器或生成式对抗网络(GAN)学****入侵流量的潜在表示,并识别不寻常的模式。-对异常流量进行分类,提高入侵检测的灵敏性和准确性。半监督学****和数据扩充-在有标记和未标记入侵流量数据集上进行半监督学****提高模型泛化能力。-利用数据扩充技术,如合成少数过采样技术(SMOTE),增加训练数据的多样性。-训练深度神经网络区分正常流量和扩充后的入侵流量,增强模型鲁棒性。深度神经网络在迁移学****中的应用多任务学****和端到端检测-训练深度神经网络同时执行入侵检测和流量分类等多个任务。-利用多任务学****提高模型在不同任务上的泛化能力。-实现端到端入侵检测系统,从原始网络流量直接检测入侵,无需预处理或特征提取。趋势和前沿-探索迁移学****在零日和多阶段入侵检测中的应用。-研究集成生成式模型和强化学****以提高入侵检测的鲁棒性和灵活性。-探索在云和边缘计算环境中部署基于迁移学****的入侵检测系统的可能性。:衡量系统检测入侵事件的正确性,包括:-真阳性率(TPR):正确识别的入侵事件数量与实际入侵事件数量之比。-真阴性率(TNR):正确识别的正常事件数量与实际正常事件数量之比。:衡量系统错误将正常事件识别为入侵事件的频率:-假阳性率(FPR):错误识别的入侵事件数量与实际正常事件数量之比。-假阴性率(FNR):错误识别的正常事件数量与实际入侵事件数量之比。:利用迁移学****将不同来源的数据结合起来,提高入侵检测的鲁棒性。:开发迁移学****技术来创建能够检测和防御对抗性入侵的系统。:增强模型的可解释性,以了解迁移学****如何帮助提高入侵检测的准确性。