[发明专利]一种基于多模型融合的网络入侵检测的方法及系统有效
申请号: | 201910667229.3 | 申请日: | 2019-07-23 |
公开(公告)号: | CN110378430B | 公开(公告)日: | 2023-07-25 |
发明(设计)人: | 凌捷;周航;陈家辉;谢锐 | 申请(专利权)人: | 广东工业大学 |
主分类号: | G06F18/214 | 分类号: | G06F18/214;H04L9/40 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 王晓坤 |
地址: | 510060 广东省*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本申请公开了一种基于多模型融合的网络入侵检测的方法,包括:获取公开数据集;对公开数据集中的数据进行预处理,得到训练数据集和待测数据集;利用训练数据集对预设融合模型进行训练,直至预设融合模型收敛;利用收敛后的预设融合模型对待测数据集进行基于多模型融合的网络入侵检测,得到基于多模型融合的网络入侵检测结果。本申请减少了不相关特征和冗余信息对检测结果的影响,与传统的机器学习方法相比,节省了人工挖掘关联规则的成本,更有效的利用了数据特征,提高了基于多模型融合的网络入侵检测率。本申请同时还提供了一种基于多模型融合的网络入侵检测的系统、设备及计算机可读存储介质,具有上述有益效果。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 模型 融合 网络 入侵 检测 方法 系统 | ||
【主权项】:
1.一种基于多模型融合的网络入侵检测的方法,其特征在于,包括:获取公开数据集;对所述公开数据集中的数据进行预处理,得到训练数据集和待测数据集;利用所述训练数据集对预设融合模型进行训练,直至所述预设融合模型收敛;利用收敛后的所述预设融合模型对所述待测数据集进行基于多模型融合的网络入侵检测,得到基于多模型融合的网络入侵检测结果。
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