[发明专利]基于多分类的入侵检测方法、装置及存储介质有效
| 申请号： | 201910278324.4 | 申请日： | 2019-04-09 |
| 公开（公告）号： | CN110191085B | 公开（公告）日： | 2021-09-10 |
| 发明（设计）人： | 龙春;张宇柔;魏金侠;赵静;杨帆 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算机网络信息中心 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京知舟专利事务所(普通合伙) 11550 | 代理人： | 郭韫 |
| 地址： | 100083 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于多分类的入侵检测方法、装置及存储介质，涉及网络安全领域。本发明的方法包括：对训练样本集中的各样本进行密度聚类，得到多个初始聚类簇，所述每个初始聚类簇中包括至少一个样本；基于所述多个初始聚类簇，在所述样本集中筛选至少一个异常样本；针对每个所述异常样本，计算与其相似度最高的初始聚类簇，并将所述异常样本合并入所述相似度最高的聚类簇；得到N个目标聚类簇；将所述N个目标聚类簇分别作为N个子分类器的训练样本集，对所述N个子分类器分别进行训练，得到入侵检测系统。本发明能够提高入侵检测系统对攻击入侵的检测准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分类 入侵 检测 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种基于多分类的入侵检测方法，其特征在于，包括：对样本集中的各样本进行密度聚类，得到多个初始聚类簇，所述每个初始聚类簇中包括至少一个样本；基于所述多个初始聚类簇，在所述样本集中筛选至少一个异常样本；针对每个所述异常样本，计算与其相似度最高的初始聚类簇，并将所述异常样本合并入所述相似度最高的聚类簇；得到N个目标聚类簇；将所述N个目标聚类簇分别作为N个子分类器的训练样本集，对所述N个子分类器分别进行训练，得到入侵检测系统。
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