[发明专利]一种基于双重特征选择和贝叶斯优化物联网入侵检测方法在审
| 申请号： | 202310190110.8 | 申请日： | 2023-03-02 |
| 公开（公告）号： | CN116506148A | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 杨忠君;刘志;黄晴;张继雪 | 申请（专利权）人： | 沈阳化工大学 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06F18/2415;G06N3/006 |
| 代理公司： | 沈阳技联专利代理有限公司 21205 | 代理人： | 张志刚 |
| 地址： | 110142 辽宁省*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 一种基于双重特征选择和贝叶斯优化物联网入侵检测方法，涉及一种物联网入侵检测方法，本发明对捕获的流量数据提取特征并添加标签，进而获得描述流量行为特征的流量特征集。对流量特征集进行预处理。通过双重特征选择模块对流量特征集中的无关或弱相关特征进行剔除，以降低模型复杂度并提高模型检测效率。使用LightGBM对选择后的特征集进行交叉验证评估，并采用贝叶斯优化方法实现检测模型参数的快速调优。最后对调优后的检测模型，使用全部的特征集进行训练，然后将训练完成的检测模型嵌入到物联网设备中进行流量的实时监测。相比于现有入侵检测方案，本发明具有更小的模型体积，更低的内存占用以及更高的检测效率等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双重 特征 选择 贝叶斯 优化 联网 入侵 检测 方法 | ||
【主权项】：
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