[发明专利]一种基于改进卷积神经网络的网络入侵检测方法在审
| 申请号： | 202010044972.6 | 申请日： | 2020-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN111275165A | 公开（公告）日： | 2020-06-12 |
| 发明（设计）人： | 潘甦;王健 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210023 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进卷积神经网络网络入侵检测方法，提出一种新型双通道卷积神经网络架构，应用于网络入侵检测场景；双通道卷积神经网络是对传统卷积神经网络模型的改进，双通道的两个分支网络分别独立提取特征，弥补了传统单通道卷积神经网络中丢失的特征信息；在卷积神经网络的最后，将双通道卷积融合起来，通过主成分分析算法，将融合特征维度降低，加快训练速度，再输出到一个全接连层，最后通过softmax分类器输出多分类结果。本发明能很好的应用于网络入侵检测场景，检测速度快，准确率高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 卷积 神经网络 网络 入侵 检测 方法 | ||
【主权项】：
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