基于深度学习的播出系统入侵检测模型研究

摘要：广播电视播出系统中心检测模型的开发和应用，对保证广播电视播出系统的安全性和稳定性具有重要意义。文章采用文献研究法、比较研究法和系统研究法等，探讨基于深度学习的播出系统入侵检测模型设计，主要针对模型的具体构成、相关功能的实现、入侵检测模型中算法的选择和应用等问题展开。研究得出：第一，播出系统入侵检测具有重要意义，既能够保证播出系统的安全，又是提高广播电视应急响应能力的关键所在；第二，在播出系统入侵检测模型设计上，模型主要包括数据收集模块、数据处理模块、特征提取模块、分类模块和响应模块，在网络构件上采用深度自编码网络，利用算法对高危网络数据进行降维处理；第三，具体应用步骤包括特征学习、构建BP 神经网络训练模型、异常检测和优化模型；第四，从实验所采用的数据和最终的实验结果来看，所开发模型检测准确率达97%，误报率≤ 2%，漏报率≤ 2%，说明所开发模型在入侵检测上各项性能均达到了预期的开发目标。（剩余4720字）