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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