[发明专利]基于Spark车联网组合深度学习入侵检测方法及系统有效
| 申请号： | 202011122116.4 | 申请日： | 2020-10-20 |
| 公开（公告）号： | CN111970309B | 公开（公告）日： | 2021-02-02 |
| 发明（设计）人： | 戚湧;俞建业 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;H04L29/08;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙) 32231 | 代理人： | 滕诣迪 |
| 地址： | 210094 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Spark车联网组合深度学习入侵检测方法及系统，包括以下步骤：S1：搭建Spark分布式集群；S2：初始化Spark布式集群并构建CNN‑LSTM组合深度学习算法模型以及参数的初始化，将采集到的数据上传到HDFS中；S3：从HDFS上读取数据进行处理并输入进CNN‑LSTM组合深度学习算法模型中，对数据进行识别；S4：将数据分成多个RDD进行批量训练，并进行迭代达到预设次数。本发明方法为车联网入侵检测提供了快速准确的检测方法，确保车联网在计算能力受限、应用环境复杂以及存在大量节点网络的情况下能够在短时间内准确、快速的完成入侵检测任务，提供安全可靠通信环境。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 spark 联网 组合 深度 学习 入侵 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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