[发明专利]一种基于深度学习的网络入侵检测方法、装置以及设备在审
| 申请号： | 201910701606.0 | 申请日： | 2019-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN110300127A | 公开（公告）日： | 2019-10-01 |
| 发明（设计）人： | 隋宇;余梦泽;郇嘉嘉;张小辉;潘险险;洪海峰 | 申请（专利权）人： | 广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电网规划研究中心;广东电网发展研究院有限责任公司 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;H04L12/24 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 王晓坤 |
| 地址： | 510600 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的网络入侵检测方法、装置、设备、方法以及计算机可读存储介质，包括：采集待检测网络的流量参数；将所述流量参数输入至预先完成训练的基于深度学习的入侵检测网络中，对所述待检测网络进行入侵检测；其中，所述基于深度学习的入侵检测网络包括输入层、图卷积层、池化层、全连接层、极限学习机层以及输出层；完成所述待检测网络的入侵检测后，根据入侵检测结果确定所述待检测网络的入侵类型。本发明所提供的方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，提高了网络入侵检测结果的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 入侵检测 网络入侵检测 计算机可读存储介质 检测 流量参数 网络 学习 极限学习机 结果确定 网络包括 连接层 输出层 输入层 准确率 池化 积层 采集 入侵 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的网络入侵检测方法，其特征在于，包括：采集待检测网络的流量参数；将所述流量参数输入至预先完成训练的基于深度学习的入侵检测网络中，对所述待检测网络进行入侵检测；其中，所述基于深度学习的入侵检测网络包括输入层、图卷积层、池化层、全连接层、极限学习机层以及输出层；完成所述待检测网络的入侵检测后，根据入侵检测结果确定所述待检测网络的入侵类型。
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