[发明专利]一种基于GAN的NDN网络入侵检测方法有效
| 申请号： | 202011089853.9 | 申请日： | 2020-10-13 |
| 公开（公告）号： | CN112235288B | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 罗森林;魏继勋;潘丽敏;李班 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于GAN的NDN网络入侵检测方法，属于计算机与信息科学技术领域。主目的是为了解决NDN网络中，统计方法泛化能力较差以及因恶意流量类样本数据过少，导致针对CPA攻击和IFA攻击的入侵检测困难的问题。本发明首先对从NDN网络路由节点获取的统计信息，使用变分高斯混合模型进行标准化预处理；其次使用基于条件GAN的方法对特定类别的样本进行数据增强，扩充表格型数据样本中恶意样本的数量；然后使用增强后的数据集训练深度神经网络分类器；最后分类器监测经由路由的流量统计信息判别恶意入侵攻击类型。本发明对CPA、IFA攻击监测效果较好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gan ndn 网络 入侵 检测 方法 | ||
【主权项】：
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