[发明专利]一种基于深度学习的网络入侵检测方法和报警系统有效
| 申请号： | 202010774978.9 | 申请日： | 2020-08-05 |
| 公开（公告）号： | CN111970259B | 公开（公告）日： | 2022-04-29 |
| 发明（设计）人： | 赵晨洁;左羽;吴恋;崔忠伟;于国龙;桑海伟;王永金 | 申请（专利权）人： | 贵州大学;贵州师范学院 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 | 代理人： | 郝志亮 |
| 地址： | 550018 *** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的网络入侵检测方法和报警系统，该基于深度学习的网络入侵检测方法和报警系统主要通过对入侵检测数据集进行归一化处理、可视化图像转换处理和滤波处理，以提高所述入侵检测数据集的纹理特征的清晰度，并且还构建和优化训练关于多层卷积和深度置信网络相结合的模型，并基于该模型对所述入侵检测数据集进行测试处理，以获得相应的网络入侵检测结果；可见，该基于深度学习的网络入侵检测方法和报警系统能够有效地解决现有技术直接在KDD CUP99数据集上应用入侵检测算法时，检测速度慢和准确率低下的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 网络 入侵 检测 方法 报警 系统 | ||
【主权项】：
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