摘要
本发明提供一种基于深度学习的入侵检测系统，包括：数据预处理模块、模型优化模块和入侵检测模块；数据预处理模块将采集的网络流量数据预处理为形状X的特征向量；模型优化模块通过超参数优化技术对深度学习网络模型进行优化，获得检测模型；入侵检测模块基于检测模型对当前网络进行检测，识别并输出具体的攻击类型。入侵检测方法：设置超参数的范围；随机挑选参数组合，依据各个参数组合进行模型训练和检测，记录各个参数组合及其对应的模型表现；构建概率模型，基于概率模型缩小超参数的范围；直到获得最优参数组合；构建检测模型，用于对当前网络进行检测，识别并输出具体的攻击类型。本发明检测准确率提升，误报率降低。
