[发明专利]基于显式和隐含特征学习的智能入侵检测方法和系统有效
| 申请号： | 202110485522.5 | 申请日： | 2021-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN113179276B | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 蹇松雷;王伟;谭郁松;黄辰林;丁滟;任怡;李宝;董攀;王晓川;张建锋;谭霜 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) 43008 | 代理人： | 谭武艺 |
| 地址： | 410073 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于显式和隐含特征学习的智能入侵检测方法和系统，其训练入侵检测神经网络的步骤包括：将包含显式和隐含特征的嵌入式表征e输入初始的入侵检测神经网络得到数据表征r；随机生成随机三元组T |
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| 搜索关键词： | 基于 隐含 特征 学习 智能 入侵 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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