[发明专利]物联网环境下基于混合深度学习的网络攻击检测方法有效
| 申请号： | 202011363721.0 | 申请日： | 2020-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN112491891B | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 付兴兵;吴炳金;焦利彬;索宏泽;章坚武;唐向宏 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06N3/04;G06N3/08;H04L41/14;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种物联网环境下基于混合深度学习的网络攻击检测方法，随着物联网的高速发展，网络攻击愈发多样化与智能化，面对多样的网络攻击，基于传统机器学习的方法无法满足复杂的网络攻击，单一深度学习模型检测性能也不尽人意。本发明在现有的单一深度学习模型基础上，构建混合深度学习模型，之后对模型进行编译，再利用混合深度学习模型和单一深度学习模型进行对比实验，使用公开的网络入侵检测数据集的训练数据对模型进行训练，再将训练后的模型对测试集进行测试检测，最后对各个模型的检测结果进行评估，对比分析评估数据，得出混合深度学习可以有效提高对网络攻击的检测性能的结论。 | ||
| 搜索关键词： | 联网 环境 基于 混合 深度 学习 网络 攻击 检测 方法 | ||
【主权项】：
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