[发明专利]一种基于CNN-GRU分层神经网络的网络入侵检测方法有效
| 申请号： | 202011590155.7 | 申请日： | 2020-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN112839034B | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 王梓天;朱国胜;邹洁;王泽松;刘旭 | 申请（专利权）人： | 湖北大学;赛尔网络有限公司 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 武汉聚信汇智知识产权代理有限公司 42258 | 代理人： | 刘丹 |
| 地址： | 430062 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于CNN‑GRU分层神经网络的网络入侵检测方法，包括：通过Wireshark软件抓取网络流量数据包，即待分类数据包；对待分类数据包进行数据包标记、预处理、数据清洗，进而将数据包解析成十进制数据，并将十进制数据转化为40*40单通道灰度图，得到样本全集；将样本全集划分为训练集和测试集，将单通道灰度图矩阵作为输入向量并通过训练集建立CNN‑GRU分层神经网络分类模型；模型训练完成，将测试集的数据传入模型中，模型根据训练得到的参数对输入的数据进行预测，对未知的网络流量进行分类判断其是否为攻击流量。实验结果表明，本方法对分类正常流量和攻击流量的准确率达到了99.92％。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cnn gru 分层 神经网络 网络 入侵 检测 方法 | ||
【主权项】：
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