[发明专利]一种基于图像的网络攻击组织溯源方法有效
| 申请号： | 201810527889.7 | 申请日： | 2018-05-29 |
| 公开（公告）号： | CN110543884B | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 周琳娜;高存;靳莉亚 | 申请（专利权）人： | 国际关系学院 |
| 主分类号： | G06V10/40 | 分类号： | G06V10/40;G06V10/82;G06N3/04;G06T7/45;H04L9/40;H04N1/32 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100091*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于图像的网络攻击组织溯源方法，包括：采集多张带攻击组织标签图像，进行基于图像灰度共生矩阵的特征提取和基于局部二值模式算子的特征提取，建立卷积神经网络和全连接神经网络并进行训练；获取待溯源图像，并对所述待溯源图像进行特征提取，将所述待溯源图像的基于图像灰度共生矩阵的256*256维特征输入至训练后的卷积神经网络，将所述待溯源图像的基于局部二值模式算子的256维特征输入至训练后的全连接神经网络，将所述卷积神经网络的输出结果和全连接神经网络的输出结果进行相加，获得溯源结果；该方法能够有效地对攻击组织溯源。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图像 网络 攻击 组织 溯源 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于图像的网络攻击组织溯源方法，其特征在于，包括：/n采集多张带攻击组织标签图像；/n对所述多张带攻击组织标签图像进行基于图像灰度共生矩阵的特征提取，获得带攻击组织标签图像的基于图像灰度共生矩阵的256*256维特征，对所述带攻击组织标签图像进行基于局部二值模式算子的特征提取，获得带攻击组织标签图像的基于局部二值模式算子的256维特征；/n建立用于学习256*256维特征的卷积神经网络和用于学习256维特征的全连接神经网络，将所述卷积神经网络的输出结果和全连接神经网络的输出结果相加，获得攻击组织的预测结果；/n构建训练集，并采用所述训练集分别对所述卷积神经网络和全连接神经网络进行训练；/n获取待溯源图像，并对所述待溯源图像进行基于图像灰度共生矩阵的特征提取，获得待溯源图像的基于图像灰度共生矩阵的256*256维特征，对所述待溯源图像进行基于局部二值模式算子的特征提取，获得待溯源图像的基于局部二值模式算子的256维特征；/n将所述待溯源图像的基于图像灰度共生矩阵的256*256维特征输入至训练后的卷积神经网络，将所述待溯源图像的基于局部二值模式算子的256维特征输入至训练后的全连接神经网络，将所述卷积神经网络的输出结果和全连接神经网络的输出结果进行相加，获得溯源结果。/n
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