基于流形的网络数据包特征的降维及聚类的攻击识别方法
公开
摘要
本发明涉及一种基于流形的网络数据包特征的降维及聚类的攻击识别方法，包括以下步骤：S1、收集原始网络数据包特征，构成特征集，并进行数据预处理S2、根据特征集生成模糊单纯形集；S3、通过随机梯度下降算法对模糊单纯形集进行流形降维，获得低维流形；S4、根据低维流形，通过无监督聚类算法判断原始网络数据包是否为网络攻击数据包。与现有技术相比，本发明提高了识别新型攻击的准确性，可解释性强。
基本信息
专利标题 ：
基于流形的网络数据包特征的降维及聚类的攻击识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114584350A
申请号 ：
CN202210145682.X
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-02-17
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
潘建国胡正欣李欢李美子彭伟民
申请人 ：
上海师范大学
申请人地址 ：
上海市徐汇区桂林路100号
代理机构 ：
上海科盛知识产权代理有限公司
代理人 ：
翁惠瑜
优先权 ：
CN202210145682.X
主分类号 ：
H04L9/40
IPC分类号 ：
H04L9/40 G06K9/62
法律状态
2022-06-03 ：
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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