[发明专利]基于混合神经网络模型优化的物联网入侵检测系统及方法在审
| 申请号： | 202211026383.0 | 申请日： | 2022-08-25 |
| 公开（公告）号： | CN115412332A | 公开（公告）日： | 2022-11-29 |
| 发明（设计）人： | 曾国强;杨耀伟;耿光刚;翁健;黄家承;张宇 | 申请（专利权）人： | 暨南大学 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;H04L67/12;G16Y40/50;G16Y40/20;G16Y40/10;G16Y30/10;G06N3/08;G06N3/04;G06N3/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 510630 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于混合神经网络模型优化的物联网入侵检测系统及方法。从物联网系统历史数据库中采集生成过程的历史监控数据，经过数据解析和归一化后作为物联网入侵检测离线优化模块的输入数据集，设计基于离散粒子群优化技术的混合神经网络模型优化平台，获得物联网入侵检测特征库和混合神经网络最优模型，针对物联网系统实时数据库中的实时监控数据，从而实现物联网入侵检测的在线检测。本发明不仅可实现用于物联网入侵检测系统的混合神经网络模型的自动生成和优化设计，提高了物联网入侵检测系统的智能化设计水平和设计效率，还提升了物联网系统入侵检测的精准率、召回率和F |
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| 搜索关键词： | 基于 混合 神经网络 模型 优化 联网 入侵 检测 系统 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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