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基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CN）的入侵檢測方法在實際應用中模型訓練時間過長、超參數(shù)較多、數(shù)據(jù)需求量大。為降低計算復雜度，提高入侵檢測效率，提出一種基于集成深度森林（EDF）的檢測方法。在分析CN的隱藏層結(jié)構(gòu)和集成學習的 Bagging集成策略的基礎(chǔ)上構(gòu)造隨機森林（RF）層，對每層中RF輸入隨機選擇的特征進行訓練，拼接輸出的類向量和特征向量并向下層傳遞迭代，持續(xù)訓練直至模型斂。在NSL-KDD數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明與CNN算法相比，EDF算法在保證分類準確率的同時，其收斂速50%以上，證明了EDF算法的高效性和可行性。
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