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摘 要：針對(duì)傳統(tǒng)入侵檢測(cè)模型對(duì)零日攻擊漏報(bào)率高、細(xì)粒度分類能力不足的瓶頸，提出DCVAE-DPC混合框架，首次將判別式條件變分自編碼器（Discriminative Conditional Variational Auto Encoder，DCVAE）與動(dòng)態(tài)密度峰值聚類（Density Peaks Clustering，DPC）結(jié)合，通過(guò)隱空間監(jiān)督學(xué)習(xí)與自適應(yīng)閾值優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)未知攻擊的高效識(shí)別。（剩余10284字）
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基于深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)模型研究
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