[发明专利]一种基于机器学习的网络入侵检测方法在审
| 申请号： | 202011280395.7 | 申请日： | 2020-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN112383551A | 公开（公告）日： | 2021-02-19 |
| 发明（设计）人： | 徐天圯;关昕 | 申请（专利权）人： | 辽宁工程技术大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06N20/10;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京华夏正合知识产权代理事务所(普通合伙) 11017 | 代理人： | 韩登营 |
| 地址： | 123000 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 网络 入侵 检测 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于机器学习的网络入侵检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：使用平均最近邻法求得数据集候选Eps参数集合A；
S2：依次选用不同K值所对应的K-平均最近邻距离；
S3：继续执行步骤S2，当生成的簇数不为N时，选取簇数N时所对应的最大K值作为最优K值；
S4：最后K值对应的K-平均最近邻距离Dk则为最优Eps参数，最优K值对应的MinPts参数则为最优MinPts参数。
2.如权利要求1所述的基于机器学习的网络入侵检测方法，其特征在于，在步骤S2中，依次选取A中元素输入DBSCAN算法进行聚类分析，观察不同K值生成的簇数，当连续三次簇数相同时，该聚类结果趋于稳定，所得簇数N就是最优簇数。
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