[00101248]一种基于1D-CNN特征重构的网络安全数据分类方法
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技术详细介绍
本发明公开了一种基于1D-CNN特征重构的网络安全数据分类方法,包括模型的构建与训练优化,具体为首先利用特征之间的相关性矩阵构建1D-CNN深层学习模型,通过卷积、池化和全连接的全局卷积操作,生成低维的重构特征,完成数据的降维重构。再利用传统的浅层机器学习算法构建安全数据分类模型,实现对网络安全大数据中的威胁行为检测。本发明提出的基于1D-CNN的特征重构方法,可以控制重构特征的维度,实现数据降维,不仅简化了深度学习的运算过程,还提高了模型的运算效率,在卷积层中利用特征之间的相关性,提高了重构特征之间的关联性,使分类结果更加准确。
