[发明专利]模型训练方法、网络攻击检测方法、装置、设备及介质有效
| 申请号： | 202011474685.5 | 申请日： | 2020-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN112637165B | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 邹晓明;叶明武;刘楚群;钟超逸;张璐娟;郑兴月;曾夏叶;谭翠容;黄青平;雷雨;王曦彤;何溢 | 申请（专利权）人： | 广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司河源供电局 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孟金喆 |
| 地址： | 510000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种模型训练方法、网络攻击检测方法、装置、设备及介质，包括：对原始源域数据集以及原始目标域数据集中的各高维网络数据均进行降维处理，得到源域数据集以及目标域数据集；根据源域数据集中的低维网络数据，对初始源域卷积神经网络进行训练，得到源域卷积神经网络；根据源域卷积神经网络，生成初始目标域卷积神经网络；根据目标域数据集中的低维网络数据，对初始目标域卷积神经网络进行训练，得到目标域卷积神经网络，其中，目标域卷积神经网络用于检测高维待检测网络数据的网络攻击类型。该模型训练方法的训练效率较高，并且，基于该目标域卷积神经网络可以实现准确、高效地检测出网络攻击类型。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 训练 方法 网络 攻击 检测 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
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