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

打開文本圖片集

摘要：深入研究了基于深度學(xué)習(xí)的信息系統(tǒng)異常檢測與預(yù)測技術(shù)，介紹了異常檢測的基礎(chǔ)知識和分類，重點分析了三種深度學(xué)習(xí)異常檢測方法，提出未來可能的研究方向。研究選擇了KDDCup-99、NSL-KDD和CICIDS2017三個數(shù)據(jù)集進行實驗，對數(shù)據(jù)進行了處理。評估結(jié)果顯示，這些基于深度學(xué)習(xí)的模型在準確率、召回率、F1值和AUC等指標上均優(yōu)于傳統(tǒng)方法，證明了其在異常檢測領(lǐng)域的優(yōu)越性能。（剩余6125字）