《表6 平均指标对比：基于DBN-XGBDT的入侵检测模型研究》

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《基于DBN-XGBDT的入侵检测模型研究》

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使用表4和表5所示4组实验数据集，将本文模型与XGBoost、DBN-BP和DBN-MSVM模型进行实验，分别对正确率、检测率、误检率等性能指标进行对比，实验结果如图5～图7以及表6所示。由图5可知，本文提出的模型较其他对比模型的正确率提升效果显著。图6的DBN-XGBDT不但显示出高检测性，而且在4组抽样数据环境下的结果较为稳定，其他对比模型的检测结果波动却很大。由图7的分析可知，因随机性等干扰因素，除DATA1实验环境外，DBN-XGBDT模型的误检率较低且基本平稳，说明该模型在检测异常数据时能正确识别出两类数据——正常与攻击。通过指标值的3个对比图，验证了本文所给的检测模型DBN-XGBDT是一种具有高可信度且较稳定的有效识别模型。