[发明专利]一种入侵检测方法、系统、设备及可读存储介质有效
| 申请号： | 202011264133.1 | 申请日： | 2020-11-12 |
| 公开（公告）号： | CN113159264B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 王振东;曾勇;李大海;杨书新;王俊岭 | 申请（专利权）人： | 江西理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/00 | 分类号： | G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08;H04L9/40 |
| 代理公司： | 北京知呱呱知识产权代理有限公司 11577 | 代理人： | 杜立军 |
| 地址： | 341000 江*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了一种入侵检测方法、系统、设备及可读存储介质，针对传统深度信念神经网络中的BP模型由于存在随机初始化权值、阈值等参数，容易陷入局部最优、训练周期过长等不足，本申请实施例首先采用具有监督学习能力的核极限学习机网络模型，并针对KELM随机初始化核参数等带来分类性能不佳的问题，公开一种基于增强型灰狼算法优化核极限学习机的监督分类算法。在传统灰狼算法的基础上，引入了内层围捕与外层围捕相结合的优化策略，增强算法的搜索能力与寻优能力，提升优化性能。在KDDCup99、NSL‑KDD以及UNSW‑NB15三个数据集上的实验证明，在准确率、精确率、真正率、假正率等评价指标上均具有较大优势，能够有效满足复杂网络的入侵检测要求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 入侵 检测 方法 系统 设备 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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