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由于高级持续性威胁（Advanced Persistent Threat，APT）常用于窃取企业核心资料且带来极其恶劣的影响而引起高度关注。因为APT攻击的攻击方法是对特定的攻击目标长期进行持续性网络攻击，具有极高的隐蔽性、潜伏性等特点；所以传统检测技术无法进行有效识别。目前针对APT攻击的检测方案有沙箱方案、网络异常检测方案、全流量方案这三种检测方案，然而现有的APT攻击检测方法中存在检测准确性较低、需要大量经过标记的样本等缺点。本文提出一种基于深度学习的网络入侵检测模型（DBN-SVDD），该方法利用DBN进行结构降维、提高检测效率，再利用SVDD对数据集进行识别检测。在NSL-KDD数据集的实验结果表明，该方法的检测率可以达到93.71%。该方法具有无人监督、无需大量标记样本、可以有效处理高维数据等特点，能够有效地应用于APT攻击检测中。
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