[发明专利]一种基于GS-DNN模型的无线传感器网络入侵检测方法及系统有效
| 申请号： | 202211291637.1 | 申请日： | 2022-10-20 |
| 公开（公告）号： | CN115664775B | 公开（公告）日： | 2023-06-09 |
| 发明（设计）人： | 廉佐政;李梦歌;杨双双;王海珍;滕艳平;李敬有 | 申请（专利权）人： | 齐齐哈尔大学 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06F18/2415;G06N3/048;G06F18/24;G06F18/214;G06N3/0499 |
| 代理公司： | 黑龙江立超同创知识产权代理有限责任公司 23217 | 代理人： | 杨立超;张妍飞 |
| 地址： | 161003 黑龙江*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于GS‑DNN模型的无线传感器网络入侵检测方法及系统，涉及网络入侵检测技术领域。本发明的技术要点包括：获取网络特征数据集，网络特征数据集包括正常网络行为数据和网络攻击行为数据；并将网络特征数据集划分为训练集和测试集；对网络特征数据集进行数据预处理；根据数据项信息熵计算训练集和测试集的信息影响因子，根据训练集和测试集的信息影响因子计算信息影响相似比，以对预处理后的网络特征数据集进行特征筛选；将筛选后的特征数据集输入到基于深度神经网络的网络入侵检测模型中进行训练，获取训练好的网络入侵检测模型。本发明通过网格搜索法进行最佳特征提取，实现数据降维，不需要数据归一化处理，提高了入侵检测准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gs dnn 模型 无线 传感器 网络 入侵 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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