[发明专利]基于LMDR算法的卷积神经网络入侵数据检测方法及系统在审
| 申请号： | 202010668918.9 | 申请日： | 2020-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN114239665A | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 龙春;李桥;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： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 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： | 本发明提供了基于LMDR算法的卷积神经网络入侵数据检测方法及系统，其通过数据预处理、LMDR特征增强、特征约减与数据图像化、卷积神经网络处理这四个方面进行入侵数据的处理，其主要利用LMDR算法对原始数据集合进行数据变换，以实现对原始数据的特征增强，相比于现有的采用机器学习算法和神经网络模型发的处理方式，其能够更加充分地挖掘不同数据特征之间的联系，从而有效地提高对入侵数据/非入侵数据的分类准确率以及降低数据分类的误报率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 lmdr 算法 卷积 神经网络 入侵 数据 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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