[发明专利]基于拓扑结构和DeepLearning-AIS的网络威胁感知及免疫方法在审
| 申请号： | 202210812894.9 | 申请日： | 2022-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN115296857A | 公开（公告）日： | 2022-11-04 |
| 发明（设计）人： | 杨进;吴松洋;董健;李思宇;马梓城;姜鑫涢;梁刚;梁炜恒 | 申请（专利权）人： | 四川大学;公安部第三研究所 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06K9/62;H04L41/12;H04L41/22 |
| 代理公司： | 成都其高专利代理事务所(特殊普通合伙) 51244 | 代理人： | 贾波;贺立中 |
| 地址： | 610065 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于拓扑结构和DeepLearning‑AIS的网络威胁感知及免疫方法，原始数据流量数据格式转换后输入到流量数据可视化程序中，所得输入改进的ViT训练模型结合参数进行特征提取训练，得到基于ViT模型的自动化特征提取模型，而后处理所有会话数据，得到数据的特征表示，将数据映射到向量空间，形成高维空间内的拓扑结构；利用拓扑结构，挖掘节点之间的关联性信息，执行LBP，迭代训练节点分类器至其收敛；将流量数据与分类结果输入AIS进行进化学习；选取自动生成的各类初始加密流量特征抗原种群和记忆抗体，存入各类抗体数组和记忆抗体数组；对流量特征抗原进行人工免疫系统训练，得到所有的抗原集合，进一步对AIS免疫网络系统进行训练，直到搜索完毕。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 拓扑 结构 deeplearning ais 网络 威胁 感知 免疫 方法 | ||
【主权项】：
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