基于SMOTE和深度信念网络的异常检测

针对现有海量非平衡数据集中少数类别样本入侵检测率低的问题,提出了一种基于合成少数类过采样技术(SMOTE)和深度信念网络(DBN)的异常检测(SMOTE-DBN)方法。首先,用SMOTE技术增加了少数类别样本的样本数;然后在预处理后的较平衡数据集上,用非监督的受限玻尔兹曼机(RBM)对预处理后的高维数据进行特征降维;其次,用反向传播(BP)算法微调模型参数,获得预处理后数据的较优低维表示;最后通过softmax分类器对较优低维数据进行分类。KDD1999数据集仿真实验表明,SMOTE优化处理能够提高模型对少数类别样本的检测率,在相同数据集上,SMOTE-DBN方法与DBN方法、支持向量机(SVM)方法相比,检测率分别提高了3.31个百分点和7.34个百分点,误报率分别降低了1.11个百分点和2.67个百分点。