[发明专利]一种基于元学习的小样本场景下网络入侵检测方法有效
| 申请号： | 201910858882.8 | 申请日： | 2019-09-11 |
| 公开（公告）号： | CN110808945B | 公开（公告）日： | 2020-07-28 |
| 发明（设计）人： | 沈继忠;许聪源;杜歆 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 应孔月 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于元学习的小样本场景下网络入侵检测方法。该检测方法包括：数据包捕获，从目标网络上抓取各种类型的流量信息；构建数据集，从采集的原始流量信息中构建出用于元学习的2个数据集；特征提取，从数据集里选择2个相同结构的数据流，通过对数据流进行特征提取得到2组特征；比较，对2组特征进行比对，输出差异值；分类，每一个测试集里的样本会和支持集里的样本一一对比，根据与不同类型样本的平均差异值来确定样本的预测标签；输出，如果得到的预测标签是恶意流量，说明检测到了网络入侵，输出入侵报警信息。通过本发明可以在仅获取少量恶意样本的情况下实现对这类恶意样本的检测，即实现小样本场景下的网络入侵检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 学习 样本 场景 网络 入侵 检测 方法 | ||
【主权项】：
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