20、基于深度学习的增强型入侵检测系统：利用LeNet模型分类NSL KDD数据集

基于深度学习的增强型入侵检测系统：利用LeNet模型分类NSL KDD数据集

在当今科技飞速发展、互联网广泛普及的时代，保障计算机网络与系统的安全至关重要。入侵检测系统（IDS）在识别与防止未经授权的访问或恶意活动方面发挥着关键作用。本文将深入探讨如何利用LeNet模型对NSL KDD数据集进行分类，从而提升入侵检测的精度。

1. 物联网与云技术结合的背景与挑战

物联网（IoT）将众多智能设备连接起来，为用户带来诸多便利。它能实现路径、连接和应用的自配置，然而，物联网网络和智能设备并非完全安全，存在网络访问设计和嵌入式系统的漏洞，容易受到入侵。为解决这些问题，物联网与云环境相结合。云技术凭借其地理分布广泛的数据来源，能有效满足物联网系统的各种需求，在物联网和应用之间充当传输屏障，提高灵活性和敏捷性，同时降低复杂性。

但云与物联网结合也存在一些缺点，如服务合同、服务质量、可移植性和安全性等方面的担忧。此外，物联网是一个多云生态系统，不同运营商需为整个云提供不同服务，多云系统由分散在互联网上的多个不同中心组成。若存储设施拓扑或物理上分散，使用多个服务提供商可能会引发各种问题，如通信费用增加、云基础设施无法满足物联网设备的计算和存储需求，以及第三方访问信息时攻击风险增加等。因此，对支持多云系统的物联网模块进行入侵检测和预防显得尤为必要。

2. 入侵检测技术概述

入侵预防策略主要分为基于异常的入侵检测技术和基于签名的检测技术，此外还有具有特定功能的混合密码系统。基于签名的入侵检测系统通过模式匹配技术来识别攻击，将当前入侵的特征与先前的入侵特征进行比较，以确定是否为真正的攻击。而基于异常的事件检测技术则使用分析或基于知识的方法来发现网络内的恶意活