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J-GLOBAL ID：201802275411867946   整理番号：18A0075914

深い学習に基づく知的侵入検知【Powered by NICT】

Deep learning based intelligent intrusion detection

著者 (2件)： Zhang Xueqin (School of Information Science and Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai, China) ,  Chen Jiahao (School of Information Science and Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCSN  ページ： 1133-1137  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： インテリジェント侵入検知における深い学習の特性と性能を調べるために,二ハイブリッドアルゴリズム,それぞれサポートベクトルマシン(SVM)と深層信念ネットワーク(DBN)を用いた制限付きBoltzmannマシン(RBM)を組み合わせた,第三回国際知識発見とデータマイニングツール競争(KDDCup99)に用いたデータセットによる精度,偽陽性率,偽陰性率と試験時間を解析した。と伝統的なハイブリッド侵入検出アルゴリズムと比較して,DBNは,精度と速度,RBMネットワークの教師なし学習と底部にニューラルネットワークの組合せに起因する両方で他よりも優れた性能を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 教師なし学習 ,  ニューラルネットワーク ,  Boltzmannマシン ,  知識発見 ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： 検出アルゴリズム ,  *侵入 ,  偽陰性率 ,  偽陽性率 ,  信念ネットワーク ,  ハイブリッドアルゴリズム ,  *侵入検知 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 学習 ,  侵入検知