[发明专利]一种基于机器学习集成模型的网络入侵检测方法有效
| 申请号： | 202011473456.1 | 申请日： | 2020-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN112769752B | 公开（公告）日： | 2021-11-23 |
| 发明（设计）人： | 张帆;赵子鸣;林峰;张斌;任奎;赵俊;单夏烨;任新新;段吉瑞 | 申请（专利权）人： | 浙江大学;光通天下网络科技股份有限公司 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06N3/04;G06N20/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310058 *** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本明公开了一种基于机器学习集成模型的网络入侵检测方法，该方法包括流量捕获、特征提取、特征向量降维、模型训练与融合、结果分析。本发明使用LSTM，实现对时序数据的降维，提高了模型训练和预测的效率；其次本发明使用多个机器学习模型的融合，实现了对网络中流量的识别与分类，该方法具有较高的检测准确率和较快的处理速度，在网络节点中部署，可以高效地识别并防范恶意攻击行为，保证了实时性和应用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 集成 模型 网络 入侵 检测 方法 | ||
【主权项】：
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