[发明专利]一种入侵检测方法、装置、电子设备及存储介质有效
| 申请号： | 201811435693.1 | 申请日： | 2018-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN109547254B | 公开（公告）日： | 2022-03-15 |
| 发明（设计）人： | 文松;程虹;王敏 | 申请（专利权）人： | 湖北文理学院 |
| 主分类号： | H04L41/04 | 分类号： | H04L41/04;H04L41/14;H04L9/40;H04W4/48 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 唐维虎 |
| 地址： | 441000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种入侵检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取车载网络中的数据包，对所述数据包中的待检测数据进行预处理，获得预处理后的数据，所述预处理后的数据包括第一类数据和第二类数据；利用所述第一类数据训练深度信念网络，得到通用模型；对所述第二类数据中包含的多个特征进行优先级排序，以得到所述多个特征的排序结果；按所述排序结果，在所述通用模型的基础上依次结合各所述特征进行训练以得到各所述特征对应的入侵检测模型。该方法及装置在利用深度信念网络提取特征的基础上，提前对获取到的数据按优先级分类，以进一步训练深度信念网络，使异常检测结果更加有针对性，检测结果更加准确快速。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 入侵 检测 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种入侵检测方法，应用于车载网络监测设备中，其特征在于，包括：获取车载网络中的数据包，对所述数据包中的待检测数据进行预处理，获得预处理后的数据，所述预处理后的数据包括第一类数据和第二类数据；利用所述第一类数据训练深度信念网络，得到通用模型；对所述第二类数据中包含的多个特征进行优先级排序，以得到所述多个特征的排序结果；按所述排序结果，在所述通用模型的基础上依次结合各所述特征进行训练以得到各所述特征对应的入侵检测模型。
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