一种工业物联网中基于融合学习的入侵检测方法及系统
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种工业物联网中基于融合学习的入侵检测方法及系统，包括：所述占用资源状态输入到训练后的神经网络中，得各时刻的流量负载估计值；将各时刻的流量负载估计值分别输入到训练后的自回归差分移动平均模型中，得下一时刻流量负载估计值的置信区间；判断当前时刻的流量负载估计值是否在当前时刻流量负载估计值的置信区间内，当当前时刻的流量负载估计值不在当前时刻流量负载估计值的置信区间内时，则将上一时刻的流量负载估计值作为当前时刻的流量负载估计值；将各时刻的流量负载估计值输入到训练后的分类器中进行分类，以判断各时刻是否存在入侵，该方法及系统能够及时识别入侵，且不会导致上层协议层信息丢失。
基本信息
专利标题 ：
一种工业物联网中基于融合学习的入侵检测方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114499934A
申请号 ：
CN202111547315.4
公开（公告）日 ：
2022-05-13
申请日 ：
2021-12-16
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
杜清河赵梓晓宋宇航
申请人 ：
西安交通大学
申请人地址 ：
陕西省西安市咸宁西路28号
代理机构 ：
西安通大专利代理有限责任公司
代理人 ：
李红霖
优先权 ：
CN202111547315.4
主分类号 ：
H04L9/40
IPC分类号 ：
H04L9/40 H04L41/16 H04L67/12 G06N3/08
法律状态
2022-05-31 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04L 9/40
申请日 : 20211216
申请日 : 20211216
2022-05-13 ：
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。
文件下载
暂无PDF文件可下载
