入侵检测就是从大量行为中找出异常部分，如果将其转化为深度学习知识，就是构建一个二分类器来识别异常和正常两种类别，但是因为网络入侵检测还需要相应的类别，因此二分类器不可以满足，所以要扩展到多分类器。
现在有关入侵检测系统主要研究基于网络的入侵检测或基于异常的入侵检测中的深度学习算法
什么是入侵检测系统？ 入侵检测就是从大量行为中找出异常部分，如果将其转化为深度学习知识，就是构建一个二分类器来识别异常和正常两种类别，但是因为网络入侵检测还需要相应的类别，因此二分类器不可以满足，所以要扩展到多分类器。 入侵检测系统的分类 现在有关入侵检测系统主要研究基于网络的入侵检测或基于异常的入
1、研究方向的背景是什么？ （1）互联网发展迅速，网络安全态势严重 （2）现在的入侵检测准确率不够高，不能适应现在的需求 2、前人做了哪方面的工作获得了什么成果？ 近代： 将网络作为入侵来源之后发展（基于异常网络的检测技术）： （1）基于数据挖掘与机器学习的入侵检测算法 （2）基于深度学习的入侵检测
一、数据集介绍 Maple-IDS数据集是一个网络入侵检测评估数据集，旨在增强异常基础入侵检测系统（IDS）和入侵预防系统（IPS）的性能和可靠性。随着网络空间安全领域攻击的日益复杂化，拥有一个可靠和最新的数据集对于测试和验证IDS和IPS解决方案至关重要。 数据集由东北林业大学网络安全实验室发布，
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场景：输入在指定的错误(错误应涵盖数据类型不匹配的情况)行数内，trans不报错，但通过错误处理步骤捕捉，并记入文件，整个数据管线正常完成直至处理完最后一个输入行。 解决方案：使用步骤【数据检验】进行处理。这个步骤和常规的业务系统对接三方接口一个逻辑，将符合规则的数据放行，不符合的记录。 数据准备（
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