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J-GLOBAL ID：202002285584272596   整理番号：20A0745729

改良型畳込みニューラルネットワークに基づくネットワーク侵入検出モデル【JST・京大機械翻訳】

Network Intrusion Detection Model Based on Improved Convolutional Neural Network

著者 (1件)： Li Sile (School of Economics, Shanghai University, Shanghai, China)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1146  ページ： 18-24  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 侵入検知技術はネットワークセキュリティにおけるキー技術である。ネットワーク攻撃の手段の多様化によって,従来の侵入検出技術は,貧弱な検出性能と低い適応性のようないくつかの問題を徐々に明らかにした。既存の問題を考慮して,本論文は,改良畳込みニューラルネットワークに基づく侵入検出モデルを構築した。畳込みニューラルネットワークをさらに研究し,改善した。本論文は,畳込みニューラルネットワークの訓練における遅い訓練速度と困難な収束の問題に関する遺伝的アルゴリズムによって畳込みニューラルネットワークの初期の重みを最適化した。実験結果は,遺伝的アルゴリズムによって最適化された畳込みニューラルネットワークの収束速度がより速く,特徴抽出能力が強化されることを示した。遺伝的アルゴリズムに基づく畳込みニューラルネットワークは,様々な種類の異常データと攻撃タイプを効果的に検出することができ,また,新しい攻撃データを検出する能力も持っている。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 多様化 ,  適応性 ,  *ネットワーク ,  遺伝的アルゴリズム ,  特徴抽出 ,  最適化
準シソーラス用語： 収束速度 ,  ネットワークセキュリティ ,  *侵入検知 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 侵入検知技術 ,  深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  遺伝的アルゴリズム

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (3件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  侵入 ,  モデル