[发明专利]一种基于机器学习的入侵检测系统规则匹配优化方法在审
| 申请号： | 202011559578.2 | 申请日： | 2020-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN112615877A | 公开（公告）日： | 2021-04-06 |
| 发明（设计）人： | 张广兴;廖志元 | 申请（专利权）人： | 江苏省未来网络创新研究院 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京卓岚智财知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11624 | 代理人： | 蒋真 |
| 地址： | 210000 江苏省南京*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于机器学习的入侵检测系统规则匹配优化方法，利用机器学习周期构建模块持续学习入侵检测系统历史告警，周期性构建机器学习数据训练集。机器学习预测模块在网络报文进入检测引擎阶段二后，对拣选好的预匹配规则序列进行实时预测，输出预匹配规则库序列的命中概率。并根据命中概率对预匹配规则进行逆排序，使得入侵检测系统优先遍历命中概率最高的预匹配规则。该方法可以有效降低入侵检测系统无效匹配次数，提升入侵检测系统性能，动态调整入侵检测系统预匹配规则序列，保障在不同流量场景下入侵检测系统效率的稳定性。本发明通过定期更新机器学习数据集，能够有效提升入侵检测系统在多流量场景中的稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 入侵 检测 系统 规则 匹配 优化 方法 | ||
【主权项】：
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