一种基于深度k近邻的网络攻击检测方法及装置

发明专利有效专利

申请号：
CN202110711741.0
IPC分类号：H04L29/06;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62
申请日期：
2021-06-25
申请人：
杭州电子科技大学

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著录项信息

专利名称	一种基于深度k近邻的网络攻击检测方法及装置
申请号	CN202110711741.0	申请日期	2021-06-25
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-09-24	公开/公告号	CN113438239A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	H04L29/06 ? IPC结构图谱： H 电学 H9 电学 H04 电通信技术 H04L 数字信息的传输，例如电报通信（电报和电话通信的公用设备入H04M）〔4〕 H04L29/00 H04L 1/00至H04L 27/00单个组中不包含的装置、设备、电路和系统〔5〕 H04L29/02 通信控制；通信处理（H04L 29/12，H04L 29/14优先）〔5〕 H04L29/06 以协议为特征的〔5〕	IPC分类号	H;0;4;L;2;9;/;0;6;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	杭州电子科技大学	申请人地址	浙江省杭州市下沙高教园区2号大街变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	杭州电子科技大学	当前权利人	杭州电子科技大学
发明人	付兴兵;史浩然;吴炳金;章坚武
代理机构	杭州君度专利代理事务所（特殊普通合伙）	代理人	杨天娇

摘要

本发明公开了一种基于深度k近邻的网络攻击检测方法及装置，构建用于网络攻击检测的深度网络模型，采用训练样本数据训练深度网络模型，得到训练完成的深度网络模型，将训练样本数据输入到训练完成的深度网络模型中，获取训练样本数据在深度网络模型每一层的输出，并将校正样本数据输入到训练完成的深度网络模型，计算得到校正样本数据对应的距离特征之和组成数据集，然后将待检测数据输入到训练完成的深度网络模型，结合DkNN分析，来得到预测结果。本发明技术方案具有了良好的鲁棒性，得到了预测分类结果的更加准确的可信度。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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