[发明专利]一种基于局部均值分解和支持向量机的网络攻击检测方法有效
| 申请号： | 201910834505.0 | 申请日： | 2019-09-05 |
| 公开（公告）号： | CN110636053B | 公开（公告）日： | 2021-08-03 |
| 发明（设计）人： | 朱俊威;张钧涵;张文安;俞立;董辉;徐建明 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于局部均值分解和支持向量机的网络攻击检测方法，包括如下步骤：1)对原始信号进行LMD分解，由纯调频信号求得对应的瞬时频率波形；2)经过积分求能量，归一化后作为特征向量；3)将数据集如上处理后划分为训练集和测试集，由训练集得到SVM模型，将测试集输入该模型中得到信号是否受到攻击的结果。本发明通过LMD分解得到的瞬时频率始终具有实际物理意义，以此作为特征向量，即便攻击信号的幅值很低也能被识别出来。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 局部 均值 分解 支持 向量 网络 攻击 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于局部均值分解和支持向量机的网络攻击检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/n步骤1)对系统输出信号进行LMD分解，过程如下：/n1.1)对信号采用分段三次Hermite插值来构造包络极大值的上包络线E
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