基于分布式迁移网络学习的入侵检测系统及其方法

发明专利无效专利

申请号：
CN200910023073.1
IPC分类号：H04L12/26;H04L29/06;H04L29/08
申请日期：
2009-06-26
申请人：
西安电子科技大学

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著录项信息

专利名称	基于分布式迁移网络学习的入侵检测系统及其方法
申请号	CN200910023073.1	申请日期	2009-06-26
法律状态	权利终止	申报国家	中国
公开/公告日	2009-11-18	公开/公告号	CN101582813
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	H04L12/26 ? 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〕 H04L12/00 数据交换网络（存储器、输入/输出设备或中央处理单元之间的信息或其他信号的互连或传送入G06F13/00）〔5，2006.01〕 H04L12/02 零部件〔5〕 H04L12/26 监视装置；测试装置〔5〕	IPC分类号	H;0;4;L;1;2;/;2;6;;;H;0;4;L;2;9;/;0;6;;;H;0;4;L;2;9;/;0;8查看分类表>
申请人	西安电子科技大学	申请人地址	陕西省西安市太白路2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西安电子科技大学	当前权利人	西安电子科技大学
发明人	缑水平;焦李成;王宇琴;田小林;王爽;马文萍;吴建设;慕彩红;冯静
代理机构	陕西电子工业专利中心	代理人	王品华;朱红星

摘要

本发明公开了一种基于分布式迁移网络学习的入侵检测系统及其方法，主要解决现有方法对某些攻击类型的检测率较低，重新搜集数据困难的问题。整个系统包括：网络行为记录预处理模块、异常检测模块和异常行为分析模块。网络行为记录预处理模块，对网络行为记录完成量化和归一化处理；异常检测模块使用异常检测学习机，对输入的记录完成分类识别，确定该记录是否为正常行为，若正常，结束检测，否则，将该记录传至异常行为分析模块；异常行为分析模块使用异常行为分析学习机，对输入的异常记录进行分类识别，输出其攻击类型。本发明具有能够利用已有其他资源提高对原检测率较低的攻击类型的检测率，无需重新搜集数据的优点，可用于网络入侵检测。

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