[发明专利]一种基于多层特征融合神经网络的工控网络入侵检测方法有效
| 申请号： | 201910973110.9 | 申请日： | 2019-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN110719289B | 公开（公告）日： | 2020-12-22 |
| 发明（设计）人： | 柴森春;程中浩;张百海;崔灵果;姚分喜 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 程江涛 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于多层特征融合神经网络的工控网络入侵检测方法，包括：获取工控网络信息管理层的原始数据；对所述原始数据中的非数值特征进行数值编码，得到第一数据；对所述原始数据中的数值特征进行归一化处理，得到第二数据；构建多层特征融合金字塔神经网络；利用训练集和测试集对所述神经网络进行训练和测试，得到神经网络模型；将所述第一数据和第二数据输入神经网络模型，得到检测结果。本发明能够解决神经网络中深层特征稀疏性过大，细节特征丢失严重的问题，提高检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多层 特征 融合 神经网络 网络 入侵 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多层特征融合神经网络的工控网络入侵检测方法，其特征在于，包括：/n获取工控网络信息管理层的原始数据；/n对所述原始数据中的非数值特征进行数值编码，得到第一数据；/n对所述原始数据中的数值特征进行归一化处理，得到第二数据；/n构建多层特征融合金字塔神经网络；/n利用训练集和测试集对所述神经网络进行训练和测试，得到神经网络模型；/n将所述第一数据和第二数据输入神经网络模型，得到检测结果。/n
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