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基于深度學(xué)習(xí)的信息系統(tǒng)異常檢測(cè)與預(yù)測(cè)模型

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摘要:深入研究了基于深度學(xué)習(xí)的信息系統(tǒng)異常檢測(cè)與預(yù)測(cè)技術(shù),介紹了異常檢測(cè)的基礎(chǔ)知識(shí)和分類,重點(diǎn)分析了三種深度學(xué)習(xí)異常檢測(cè)方法,提出未來(lái)可能的研究方向。研究選擇了KDDCup-99、NSL-KDD和CICIDS2017三個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理。評(píng)估結(jié)果顯示,這些基于深度學(xué)習(xí)的模型在準(zhǔn)確率、召回率、F1值和AUC等指標(biāo)上均優(yōu)于傳統(tǒng)方法,證明了其在異常檢測(cè)領(lǐng)域的優(yōu)越性能。(剩余6125字)

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