[发明专利]一种基于部分深度学习理论的入侵检测方法在审
| 申请号： | 202010865356.7 | 申请日： | 2020-08-25 |
| 公开（公告）号： | CN112070131A | 公开（公告）日： | 2020-12-11 |
| 发明（设计）人： | 武晓栋;刘敬浩 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N5/00 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 程毓英 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种利用部分深度学习理论检测网络数据的入侵检测方法，包括以下步骤：准备数据集：选取经过预处理后的训练数据集和测试数据集；建立CNN并训练CNN，利用经过预处理后的训练数据集训练CNN；建立决策树DT，利用第一步的经过预处理后的训练数据集来训练DT，以实现对测试数据进行第一次二分类；主成分分析法PCA降维处理：对于DT分类后结果为正常数据的测试数据，引入PCA对数据进行降维处理；对经过PCA降维处理的正常数据的测试数据，再利用已经训练好的DNN进行第二次二分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 部分 深度 学习理论 入侵 检测 方法 | ||
【主权项】：
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