基于深度卷积神经网络的入侵检测分析

简介：
本研究提出了一种基于深度卷积神经网络的新型入侵检测方法，通过高效的数据处理和模式识别技术，显著提升了网络安全防御系统的准确性和响应速度。 深度卷积神经网络实现入侵检测设计：首先进行了数据的加载和预处理。加载数据是指从文件或其他来源读取数据并将其导入到程序中进行进一步处理。预处理则是对数据进行清洗、转换和准备工作，以便于后续的分析和建模。在我们的代码中，数据预处理包括读取 Excel 文件、处理缺失值、划分训练集、验证集和测试集，并对标签进行转换和打乱顺序等操作。 接着进行了数据的探索性分析和可视化。首先，绘制了灰度图像，这有助于直观地了解数据的特征和结构，尤其对于图像数据而言，能够展示图像的像素分布和整体形态。其次，进行了 t-SNE 初始可视化，利用 t-SNE 算法对高维数据进行降维并在二维平面上进行可视化，从而帮助观察数据在低维空间中的分布和聚类情况。 这些可视化技术能够帮助我们更好地理解数据的特征和内在结构，为后续的建模和分析提供重要参考。本研究的数据集包含了 bot 攻击、DoS-slowhttptest 攻击、Brute Force-Web 攻击、Infiltration 攻击、DoS attacks-Slowloris 攻击、DDoS attack-LOIC-UDP 攻击以及正常流量数据。