一种基于时序神经网络的网络入侵检测方法及装置

发明专利有效专利

申请号：
CN201811360251.5
IPC分类号：G06F21/55;G06K9/62;G06N3/08
申请日期：
2018-11-15
申请人：
中国人民解放军战略支援部队信息工程大学

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著录项信息

专利名称	一种基于时序神经网络的网络入侵检测方法及装置
申请号	CN201811360251.5	申请日期	2018-11-15
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2019-03-26	公开/公告号	CN109522716A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F21/55 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F21/24 （转入G06F 21/60） G06F21/50 监控用户、程序或设备，以维护平台完整。例如处理器、固件或操作系统〔2013.01〕 G06F21/55 检测本地入侵或实施对策〔2013.01〕	IPC分类号	G;0;6;F;2;1;/;5;5;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	中国人民解放军战略支援部队信息工程大学	申请人地址	河南省郑州市高新区科学大道62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	中国人民解放军战略支援部队信息工程大学	当前权利人	中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
发明人	刘勤让;燕昺昊;赵博;宋克;吕平;陈艇;魏帅;刘冬培;于洪;张文建
代理机构	郑州大通专利商标代理有限公司	代理人	暂无

摘要

本发明提供一种基于时序神经网络的网络入侵检测方法。该方法包括收集待检测点中的网络流量数据，将所述网络流量数据进行分类存储；对分类存储的网络流量数据进行预处理，所述预处理包括符号特征数值化和特征值归一化；训练GRU网络，利用训练好的GRU网络对预处理后的网络流量数据进行检测；若检测数据结果表现为正常流量，则允许流量通过当前检测点；若检测数据结果表现为攻击流量，则向用户发出警报。本发明通过采用GRU网络，在LSTM基础上进一步简化了网络结构，不仅可以有效解决了RNN中存在的不足，而且相比于LSTM更贴近于网络实时性的要求。

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