基于深度神经网络的安全态势智能预测方法、装置及系统
授权
摘要
本发明属于网络安全技术领域,特别涉及一种基于深度神经网络的安全态势智能预测方法、装置及系统,该方法包含:以自动编码器为基本单元,结合误差反向传播BP神经网络,构建用于网络安全态势无监督训练学习的深度自编码网络模型;结合专家知识和层次评估深度自编码网络模型依次进行无监督逐层预训练和有监督模型参数微调,得到训练后的网络模型;基于训练后的网络模型,对目标网络安全态势进行预测。本发明通过应用深度自编码器作为基本结构,采用无监督逐层算法进行预训练,采用有监督算法进行参数微调,解决了对网络安全数据标签的依赖性问题,实现安全态势的自动化监测和智能预警,提高态势预测的精度和时效。
基本信息
专利标题 :
基于深度神经网络的安全态势智能预测方法、装置及系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN110647900A
申请号 :
CN201910292203.5
公开(公告)日 :
2020-01-03
申请日 :
2019-04-12
授权号 :
CN110647900B
授权日 :
2022-04-22
发明人 :
张玉臣胡浩张任川刘玉岭汪永伟鲍旭华孙怡峰周洪伟范钰丹何淼
申请人 :
中国人民解放军战略支援部队信息工程大学;北京奇安信科技有限公司
申请人地址 :
河南省郑州市高新区科学大道62号
代理机构 :
郑州大通专利商标代理有限公司
代理人 :
周艳巧
优先权 :
CN201910292203.5
主分类号 :
G06K9/62
IPC分类号 :
G06K9/62 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-04-22 :
授权
2020-02-04 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20190412
申请日 : 20190412
2020-01-03 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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