[发明专利]一种基于堆叠式自动编码器和KNN高斯优化算法的异常流量入侵检测方法在审
| 申请号： | 202210548650.4 | 申请日： | 2022-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN114897079A | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 王嵘冰;刘洋;徐红艳;冯勇 | 申请（专利权）人： | 辽宁大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 沈阳杰克知识产权代理有限公司 21207 | 代理人： | 王洋 |
| 地址： | 110000 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 一种基于堆叠式自动编码器和KNN高斯优化算法的异常流量入侵检测方法，属于深度学习和计算机网络的交叉领域。本发明首先用堆叠式自动编码器进行特征提取，然后用KNN高斯优化算法对样本进行分类，得到最终的样本检测结果。经过多次实验验证，KNN高斯优化算法比传统KNN算法时间复杂度更低，精确率有所提高。本方法能够改善异常检测技术的运行速率及可扩展性，更适用于解决当前新攻击类型层出不穷的异常检测问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 堆叠 自动 编码器 knn 优化 算法 异常 流量 入侵 检测 方法 | ||
【主权项】：
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