[发明专利]基于集成学习的无监督的网络数据入侵检测方法有效
| 申请号： | 202310509884.2 | 申请日： | 2023-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN116232772B | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 江荣;刘海天;周斌;李爱平;涂宏魁;王晔 | 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;G06N3/08;H04L41/16;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/088 |
| 代理公司： | 苏州国诚专利代理有限公司 32293 | 代理人： | 陈松 |
| 地址： | 410000 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于集成学习的无监督的网络数据入侵检测方法，包括以下步骤：步骤S1：将采集的网络流数据处理为时间序列数据；步骤S2：将时间序列数据重构为单点型格式数据、上下文型格式数据和时间段型格式数据；步骤S3：训练入侵检测模型集合，入侵检测模型集合包括基于单点型格式数据的变分自编码器集合CNN‑VAE模型和/或基于上下文型格式数据的循环神经网络预测器TCN‑LSTM模型和/或基于时间段型格式数据的变分自编码器BILSTM‑VAE模型；步骤S4：获取误差数据；步骤S5：比较步骤S4获得的误差数据与预期误差之间的差距。本发明可以减少由于人工报文标记导致的昂贵成本，实现对网络数据进行入侵检测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 集成 学习 监督 网络 数据 入侵 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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