基于深度神经网络DNN的入侵检测方法、装置及可读存储介质
实质审查的生效
摘要
本公开实施例提供了一种基于深度神经网络DNN的入侵检测方法、装置及可读存储介质,可以用于解决数据集不平衡性问题,而且集成模型对样本的分类具有较高的检测率。本公开实施例包括:获取网络数据的每一维特征的数据分布;根据所述数据分布进行数据采样,得到训练数据集;利用所述训练数据集对n个深度神经网络进行分类训练,得到n个DNN分类器,其中,n为大于或等于2的整数;采用多分类AdaBoost集成算法对n个DNN分类器进行集成,得到集成模型;根据所述集成模型对网络数据进行检测。
基本信息
专利标题 :
基于深度神经网络DNN的入侵检测方法、装置及可读存储介质
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114358097A
申请号 :
CN202011031166.1
公开(公告)日 :
2022-04-15
申请日 :
2020-09-27
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
万巍彭中联魏金侠赵静龙春杨帆
申请人 :
中国科学院计算机网络信息中心
申请人地址 :
北京市海淀区中关村南四街4号院内2号楼
代理机构 :
北京知舟专利事务所(普通合伙)
代理人 :
郭韫
优先权 :
CN202011031166.1
主分类号 :
G06K9/62
IPC分类号 :
G06K9/62 G06N3/04 H04L9/40
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
2022-05-03 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20200927
申请日 : 20200927
2022-04-15 :
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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