《表7 在Test-21测试集上的比较》

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《一种数据增强与混合神经网络的异常流量检测》

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第二个实验中，使用KDDTrain+＿20%作为训练集训练本文模型，KDDTest-21测试集测试并计算了模型的准确率、检测率以及误报率这三个指标．与文献[14，20]的对比结果如表7所示，表中展示了数据集进行特征提取前后的分类结果差异，以及不同特征提取方法之间的比较结果．从中可以看出深度学习方法的检测效果优于LDA、PCA等线性特征提取方法，这是因为网络流量特征是非线性数据，深度学习方法在处理这种类型的数据时更有优势．同时可看出本文模型达到了最好的检测效果，准确率和检测率分别为69.63%和68.02%.