一种基于流量分类的网络入侵检测方法.pdf
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本发明公开了一种基于流量分类的网络入侵检测方法,包括以下步骤:1.对网络流量数据进行数据处理,得到总体样本集;2.建立基于深度自注意力机制与密集Inception结构的网络入侵检测模型DCADenseIncept为网络流量数据提取初级特征,生成特征表示X<base:Sub>L</base:Sub>;3.在DCADenseIncept之后附属基于卷积增强Transformer结构的网络入侵检测模型CeIT,结合卷积特征提取、空间局部增强及Transformer建立远程依赖的优势,为X<base:Sub>L<
一种基于极值点分类的网络入侵检测方法.pdf
本发明公开了一种基于极值点分类的网络入侵检测方法,其步骤如下:(1)收集网络正常数据流,将每个非数值属性转化为数值,形成训练数据集;(2)计算训练集的极值点,获得基于极值点分类的网络入侵检测模型;(3)接收网络未标记的数据流,将每个非数值属性转化为数值,采用基于极值点分类的网络入侵检测模型进行分类。本发明采用数据几何轮廓分析技术进行二元分类,将网络流量的数据分类为正常数据和入侵数据,能提高入侵检测处理大规模网络数据的及时性和准确性。
一种基于网络流量的电力物联网入侵检测方法.pdf
本发明公开了一种基于网络流量的电力物联网入侵检测方法,包括如下步骤:1)使用CNN(卷积神经网络)和RNN(循环神经网络)来搭建入侵检测分类模型;2)基于R?Drop方法对模型进行优化;3)边缘物联代理使用训练后量化模型转换方法缩减入侵检测分类模型大小,使模型能够部署到存储空间有限的边缘物联设备上,完成网络流量分类模型的搭建,边缘物联代理通过读取实时流量运行该轻量级分类模型、执行入侵检测分类任务。本发明提出适合电力物联网的基于RNN和CNN入侵检测分类模型;使用R?drop正则方法训练优化,有效提升入侵检
一种基于网络流量特征权重图谱的入侵检测方法.pdf
本发明公开了一种基于网络流量特征权重图谱的入侵检测方法,对公开数据集进行预处理,利用预处理得到的数据集获得特征基准图谱,并利用每个样本和特征基准图谱得到样本特征权重图谱,将特征权重图谱导入神经网络进行训练,获得训练好的神经网络,利用训练好的神经网络来对待检测网络流量进行检测。由于在特征权重图谱中强化了重要的分类特征,类图形矩阵中图形轮廓加深后,能有更好的识别效果。相较于以往的方法,本发明提升了识别率。
一种基于流量的入侵检测方法、装置及系统.pdf
本发明提供了一种基于流量的入侵检测方法、装置及系统,其方法包括:S100抓取网络数据包,解析得到所述网络数据包对应的标识信息;S200判断所述标识信息是否是待测标识信息;若是,执行步骤S300;S300截取所述网络数据包得到分片数据包,生成所述待测标识信息的上行流量使用记录;S400根据所述上行流量使用记录,判断是否有入侵现象。本发明能够避免盲目抓取,造成时间的浪费。监测上行流量使用情况,能够进行判断网络监控系统是否存在入侵现象,检测和防御网络监控系统中潜在的危险,增强了网络的安全性,提升用户的信息安全、