[发明专利]基于数据增强和自监督特征增强的网络入侵检测方法有效
| 申请号： | 202210473224.9 | 申请日： | 2022-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN114978613B | 公开（公告）日： | 2023-06-02 |
| 发明（设计）人： | 行鸿彦;梁欣怡;侯天浩 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;H04L41/16;G06F18/214;G06F18/24;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/0895;G06N3/0442;G06N3/084 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 田凌涛 |
| 地址： | 210044 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于数据增强和自监督特征增强的网络入侵检测方法，该方法包括：对数据进行预处理，预处理后的数据集包括正常样本和攻击类样本，使用自编码器对攻击类样本进行数据增强，扩充攻击类样本数；构建CNN‑BiLSTM神经网络和自编码器组成半自监督模型分别提取高维流量特征和自监督特征；将特征增强后的组合特征作为最终特征输入到分类模型中进行预测，对网络流量进行分类判断其是否是攻击流量，实现网络入侵检测的功能。本方法对攻击类样本进行数据增强的同时，还利用自监督模型提取自监督特征对流量特征进行增强，辅助CNN‑BiLSTM网络完成后续的分类任务，进一步提高了网络入侵的检测精度，提高了对未知攻击的检测功能，降低了误报率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 数据 增强 监督 特征 网络 入侵 检测 方法 | ||
【主权项】：
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