面向稀有攻击的网络入侵检测方法

授权

摘要

本发明公开一种面向稀有攻击的网络入侵检测方法，首先本发明通过遗传编码算法和随机森林对不平衡数据进行特征提取，最终获得优化子集；然后通过分离数据分别构建普通攻击集和稀有攻击集；接着利用普通攻击集和稀有攻击集对基于卷积神经网络的联合攻击分类器进行训练；最后利用训练好的联合攻击分类器对网络数据进行检测。本发明可以在网络数据不平衡的情况下，通过先对网络数据的普通攻击进行检测，再对稀有攻击进行检测的方式，来保证所构建的联合攻击分类器的两个子分类器都能够得到有效的学习，从而使得普通攻击和稀有攻击都能够被检测到，实现提高稀有攻击检测的效果。

基本信息

专利标题：

面向稀有攻击的网络入侵检测方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN112087447A

申请号：

CN202010928410.8

公开（公告）日：

2020-12-15

申请日：

2020-09-07

授权号：

CN112087447B

授权日：

2022-05-06

发明人：

钱俊彦沈荔萍翟仲毅赵岭忠李杰

申请人：

广西师范大学

申请人地址：

广西壮族自治区桂林市七星区育才路15号

代理机构：

桂林市持衡专利商标事务所有限公司

代理人：

陈跃琳

优先权：

CN202010928410.8

主分类号：

H04L29/06

IPC分类号：

H04L29/06 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08