[发明专利]基于深度学习的网络入侵检测和漏洞扫描方法及装置有效
| 申请号： | 201810011225.5 | 申请日： | 2018-01-05 |
| 公开（公告）号： | CN108347430B | 公开（公告）日： | 2021-01-12 |
| 发明（设计）人： | 袁宝;高强;马广鹏;刘宗杰;乔亚男;李辉;陈伦;马志腾;张翠珍;冯庆云;杨涛;丛超;张坤;孙春刚;李文旭;张延霞;张颜艳;付正鑫;刘秀秀;吕德志 | 申请（专利权）人： | 国网山东省电力公司济宁供电公司;国家电网公司 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 张勇 |
| 地址： | 272100 山东省*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的网络入侵检测和漏洞扫描方法及装置，该方法包括：收集恶意样本文件并建立恶意文件数据库；利用深度学习算法根据恶意文件数据库中恶意文件的行为进行训练建模，并根据接收的新恶意样本文件，进行实时监控的模型增量式训练，得到分类模型；将恶意文件数据库中的恶意样本文件在不同环境模拟运行，并利用IDS检测恶意样本文件的攻击特征；利用数据挖掘算法分析恶意文件数据库，构建漏洞攻击方式特征库，生成网络攻击包，进行网络漏洞扫描。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 网络 入侵 检测 漏洞 扫描 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的网络入侵检测和漏洞扫描方法，其特征在于，该方法包括：收集恶意样本文件并建立恶意文件数据库；利用深度学习算法根据恶意文件数据库中恶意文件的行为进行训练建模，并根据接收的新恶意样本文件，进行实时监控的模型增量式训练，得到分类模型；将恶意文件数据库中的恶意样本文件在不同环境模拟运行，并利用IDS检测恶意样本文件的攻击特征；利用数据挖掘算法分析恶意文件数据库，构建漏洞攻击方式特征库，生成网络攻击包，进行网络漏洞扫描。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于国网山东省电力公司济宁供电公司;国家电网公司，未经国网山东省电力公司济宁供电公司;国家电网公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810011225.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种信息见证系统、方法及装置
- 下一篇：用于自主车辆的控制接口
