专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于集成学习的无线传感网入侵检测方法-CN201711226219.3有效
  • 陶洋;代建建;章思青;许湘扬;梅思梦;杨飞跃;李朋;邓行;谢金辉 - 重庆邮电大学
  • 2017-11-29 - 2021-02-02 - H04W12/12
  • 本发明提出了一种基于集成学习的无线传感网入侵检测方法,属于通信技术领域。该方法包括:从无线传感网中收集各节点的数据,将数据预处理,抽取出每个节点的特征集,将符号特征转化为数值;将每一个特征值进行归一化;使用特征选择算法从预处理后的特征集筛选出最优特征集;使用改进的SVM算法作为弱分类器,结合筛选出来的最优特征训练集进行训练;使用Adaboost集成学习算法对训练出来的弱分类器组合起来形成强分类器,再利用训练出来的强分类器对实际数据进行测试,分辨出无线传感网正常节点和异常节点。本方法可以提高对无线传感网中出现的入侵攻击检测的准确度,减少一定的标记样本的代价,减少入侵检测检测与训练时间,增强入侵检测系统的可靠性。
  • 一种基于集成学习无线传感入侵检测方法
  • [发明专利]基于改进AdaBoost无线传感网入侵检测方法-CN201810001602.7在审
  • 代建建;陶洋;章思青;梅思梦;杨飞跃;李朋;谢金辉;许湘扬 - 重庆邮电大学
  • 2018-01-02 - 2018-05-15 - H04W12/12
  • 本发明提出了一种基于改进AdaBoost无线传感网入侵检测方法,属于通信技术领域。随着无线传感器技术的飞速发展,无线传感器网络的应用越来越广泛,具有重要的军事价值和广阔的商业应用前景。本发明主要提出了一种基于改进的AdaBoost的入侵检测算法,为了使RBF‑SVM算法作为弱分类器,实现了训练效果。利用参数σ对RBF‑SVM的影响以及模型训练误差em对加权平滑性的影响,提出了一种改进的RBF‑SVM算法。另一方面,在分析无线传感网攻击的基础上,提出了攻击的特征空间,并设计了相应的入侵检测系统。本方法可以提高对无线传感网中出现的入侵攻击检测的准确度,减少一定的标记样本的代价,减少入侵检测检测与训练时间,增强入侵检测系统的可靠性。
  • 基于改进adaboost无线传感入侵检测方法

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