一种基于Taylor神经网络的入侵检测方法及系统
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摘要
本申请实施例公开了一种基于Taylor神经网络的入侵检测方法及系统，针对现阶段攻击数据的特点提出了一种新型神经元——Taylor神经元(TN)，并利用Taylor神经元设计了Taylor神经网络层(TNL)，再结合传统神经网络(DNN)搭建了适合入侵数据特征的Taylor神经网络(TNN)入侵检测算法。将基于高斯过程的人工蜂群算法引入Taylor神经网络，并建立Simple_TNN与Multi_TNN的入侵检测模型。实验证明，使用了GABC的Simple_TNN和Multi_TNN相较于传统的DNN等入侵检测算法具有明显的优势。
基本信息
专利标题 ：
一种基于Taylor神经网络的入侵检测方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113162914A
申请号 ：
CN202110280565.X
公开（公告）日 ：
2021-07-23
申请日 ：
2021-03-16
授权号 ：
CN113162914B
授权日 ：
2022-04-01
发明人 ：
王振东张林王俊岭李大海杨书新
申请人 ：
江西理工大学
申请人地址 ：
江西省赣州市章贡区红旗大道86号
代理机构 ：
北京知呱呱知识产权代理有限公司
代理人 ：
杜立军
优先权 ：
CN202110280565.X
主分类号 ：
H04L29/06
IPC分类号 ：
H04L29/06 H04L12/24 G06N3/08 G06N3/04
法律状态
2022-04-01 ：
授权
2021-08-10 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04L 29/06
申请日 : 20210316
申请日 : 20210316
2021-07-23 ：
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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