《表1 训练集类别和对应的比例》

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《基于卷积神经网络的网络攻击检测》

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为了验证本文所提方法，采用网络安全攻击数据库KDD Cup99作为网络安全类别攻击数据集该数据集是由美国麻省理工大学的林肯实验室收集，共包含500万条记录.将其中的符号特征属性通过数值化和归一化处理，并通过深度学习框架Pandas读入设计的模型中，并利用该数据集对网络模型进行训练，根据攻击类别的数量，将网络最终输出端的神经元数量设置为5.本文随机抽取其中的部分数据作为样本数据和测试数据，得到5种类别以及对应的数据比例，其中训练样本如表1所示，测试样本如表2所示.