[发明专利]基于大规模网络流的多路学习入侵检测方法有效
| 申请号： | 202110924616.8 | 申请日： | 2021-08-12 |
| 公开（公告）号： | CN113609480B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 钱俊彦;李杰;翟仲毅;赵岭忠 | 申请（专利权）人： | 广西师范大学 |
| 主分类号： | G06F21/55 | 分类号： | G06F21/55;G06F18/214;G06F18/23213;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 桂林市持衡专利商标事务所有限公司 45107 | 代理人： | 陈跃琳 |
| 地址： | 541004 广西壮*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于大规模网络流的多路学习入侵检测方法，训练阶段，先通过将大流量网络中的数据根据网络协议类型划分成TCP，UDP和Other三种协议类型的小数据流，再通过K‑means算法和同质性度量对入侵的网络数据进行特征选择，并使用特征选择之后的训练数据集训练模型；实测阶段，基于网络协议类型将网络中的大流量数据划分成几种小的数据流，然后对划分之后的数据流两阶段检测。本发明可以更好的识别网络中的攻击类型，有效的提升网络入侵检测系统对大流量数据的检测性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 大规模 网络 学习 入侵 检测 方法 | ||
【主权项】：
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