[发明专利]基于混合神经网络CNN-DNN的入侵检测系统及方法在审
| 申请号： | 202111388336.6 | 申请日： | 2021-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN114139615A | 公开（公告）日： | 2022-03-04 |
| 发明（设计）人： | 叶楷;郑秋华;高嘉怡;李欣芸;叶浩辰;王嘉卉 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱亚冠 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开基于混合神经网络CNN‑DNN的入侵检测系统及方法。该方法具体是获取带有标签的网络流量数据；将网络流量数据中字符、文本等信息转化为数字，并进行归一化操作，最后利用组合自编码器将网络流量数据降维；构建混合神经网络CNN‑DNN。本发明采用CNN‑DNN混合神经网络进行数据分析，具有较高的准确率，采用了组合自编码器，可对不同维度输入数据进行降维处理，能够灵活突出重点的特征或特征组合，提高了计算效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 混合 神经网络 cnn dnn 入侵 检测 系统 方法 | ||
【主权项】：
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