[发明专利]一种基于并行度量学习的入侵检测方法在审
| 申请号： | 202310783622.5 | 申请日： | 2023-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN116743473A | 公开（公告）日： | 2023-09-12 |
| 发明（设计）人： | 余翔湛;刘立坤;王久金;史建焘;胡智超;葛蒙蒙;羿天阳;龚家兴;李竑杰;刘奉哲;孔德文;程明明;郭一澄;张森;高展鹏;王钲皓 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40 |
| 代理公司： | 哈尔滨市晨晟知识产权代理有限公司 23219 | 代理人： | 刘坤 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提出一种基于并行度量学习的入侵检测方法，属于入侵检测技术领域。一种基于并行度量学习的入侵检测方法由嵌入模块、度量模块和分类器组成模型；嵌入模块用于接收五元组数据，度量模块用于获得预测相似度，分类器用于获取预测类别；具体实现过程：S1.训练模型；S2.将网络流量输入模型中，模型输出识别结果，若网络流量为非入侵流量，输出结果为0，否则，输出结果为1。解决现有技术中模型的识别效率低实时性差的技术问题；本发明只需利用嵌入模块对网络流量进行特征提取，再将所提取的特征输入分类器中，即可获得最终的识别结果，无需再和支持集中的样本一一比较，可大幅提升识别效率和识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 并行 度量 学习 入侵 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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