A Deep One-class Model for Network Anomaly Detection

A Deep One-class Model for Network Anomaly Detection 摘要： ​ 对于传统的网络异常检测，检测性能与所选择的特征和用于训练的数据集有关。传统的检测方法是人工挑选特征，同时收集用于训练的数据集多数是不平衡的，导致模型对于大多数的数据会做出错误判断。本文提出一种基于层叠式自动编码器的检测模型。首先用这个模型从原始采集到的数据中选择主要特征，随后利用一

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