[发明专利]基于深度神经网络DNN的入侵检测方法、装置及可读存储介质在审
| 申请号： | 202011031166.1 | 申请日： | 2020-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN114358097A | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 万巍;彭中联;魏金侠;赵静;龙春;杨帆 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算机网络信息中心 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;H04L9/40 |
| 代理公司： | 北京知舟专利事务所(普通合伙) 11550 | 代理人： | 郭韫 |
| 地址： | 100083 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开实施例提供了一种基于深度神经网络DNN的入侵检测方法、装置及可读存储介质，可以用于解决数据集不平衡性问题，而且集成模型对样本的分类具有较高的检测率。本公开实施例包括：获取网络数据的每一维特征的数据分布；根据所述数据分布进行数据采样，得到训练数据集；利用所述训练数据集对n个深度神经网络进行分类训练，得到n个DNN分类器，其中，n为大于或等于2的整数；采用多分类AdaBoost集成算法对n个DNN分类器进行集成，得到集成模型；根据所述集成模型对网络数据进行检测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 dnn 入侵 检测 方法 装置 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
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