[发明专利]一种基于机器学习的网络入侵检测方法在审
| 申请号： | 202011280395.7 | 申请日： | 2020-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN112383551A | 公开（公告）日： | 2021-02-19 |
| 发明（设计）人： | 徐天圯;关昕 | 申请（专利权）人： | 辽宁工程技术大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06N20/10;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京华夏正合知识产权代理事务所(普通合伙) 11017 | 代理人： | 韩登营 |
| 地址： | 123000 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的网络入侵检测方法，包括使用平均最近邻法求得数据集候选Eps参数集合A；依次选用不同K值所对应的K‑平均最近邻距离；继续执行步骤S2，当生成的簇数不为N时，选取簇数N时所对应的最大K值作为最优K值；最后K值对应的K‑平均最近邻距离Dk则为最优Eps参数，最优K值对应的MinPts参数则为最优MinPts参数。本发明针对不同攻击类型使用不同机器学习算法，同时引入密度聚类算法，提高了数据处理阶段的处理速度，同时也提高了整体监测效果的精度；使U2R和R2L的检测效果有了明显的提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 网络 入侵 检测 方法 | ||
【主权项】：
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