[发明专利]一种入侵检测方法及装置有效
| 申请号： | 201710308371.X | 申请日： | 2017-05-04 |
| 公开（公告）号： | CN107145778B | 公开（公告）日： | 2020-07-28 |
| 发明（设计）人： | 姚海鹏;王淇艺;章扬;张培颖;王露瑶;殷志强 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F21/55 | 分类号： | G06F21/55;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 赵元;马敬 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种入侵检测方法及装置，应用于服务器，方法包括：以预设修正率对待检测入侵数据进行采样，将采样得到的数据作为修正数据；对训练数据和修正数据进行聚类处理，获得分类聚类簇；对每个分类聚类簇进行分类模型训练，获得每个分类聚类簇对应的分类模型；利用获得的分类模型对剩余数据进行分类，获得剩余数据的攻击类型，并将所获得的攻击类型确定为待检测入侵数据的攻击类型，其中，剩余数据为：待检测入侵数据中除修正数据之外的数据。应用本发明实施例所提供的方案，通过将待检测入侵数据应用到分类模型的构建过程中，来获得分类模型，能够使得获得的分类模型对数据分类的结果较为准确，进而可以提高入侵检测算法的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 入侵 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种入侵检测方法，应用于服务器，其特征在于，包括：以预设修正率对待检测入侵数据进行采样，将采样得到的数据作为修正数据；对训练数据和所述修正数据进行聚类处理，获得分类聚类簇；对每个分类聚类簇进行分类模型训练，获得每个分类聚类簇对应的分类模型；利用获得的分类模型对剩余数据进行分类，获得所述剩余数据的攻击类型，并将所获得的攻击类型确定为所述待检测入侵数据的攻击类型，其中，所述剩余数据为：所述待检测入侵数据中除所述修正数据之外的数据。
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