一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)集成模型的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN202011473456.1 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開(kāi)（公告）號(hào) | CN112769752A | 公開(kāi)（公告）日 | 2021-05-07 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN112769752A | 申請(qǐng)公布日 | 2021-05-07 |
| 分類號(hào) | G06K9/62(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I;H04L29/06(2006.01)I;G06N20/00(2019.01)I | 分類 | - |
| 發(fā)明人 | 張帆;趙子鳴;林峰;張斌;任奎;趙俊;單夏燁;任新新;段吉瑞 | 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 | 光通天下網(wǎng)絡(luò)科技股份有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 杭州求是專利事務(wù)所有限公司 | 代理人 | 邱啟旺 |
| 地址 | 310058浙江省杭州市余杭塘路866號(hào) | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本明公開(kāi)了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)集成模型的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法，該方法包括流量捕獲、特征提取、特征向量降維、模型訓(xùn)練與融合、結(jié)果分析。本發(fā)明使用LSTM，實(shí)現(xiàn)對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)的降維，提高了模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)的效率；其次本發(fā)明使用多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的融合，實(shí)現(xiàn)了對(duì)網(wǎng)絡(luò)中流量的識(shí)別與分類，該方法具有較高的檢測(cè)準(zhǔn)確率和較快的處理速度，在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)中部署，可以高效地識(shí)別并防范惡意攻擊行為，保證了實(shí)時(shí)性和應(yīng)用性。?? |
