一种基于GAN的NDN网络入侵检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202011089853.9
IPC分类号：H04L29/06;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-10-13
申请人：
北京理工大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于GAN的NDN网络入侵检测方法
申请号	CN202011089853.9	申请日期	2020-10-13
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-01-15	公开/公告号	CN112235288A
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;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	北京理工大学	申请人地址	北京市海淀区中关村南大街5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	北京理工大学	当前权利人	北京理工大学
发明人	罗森林;魏继勋;潘丽敏;李班
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明涉及一种基于GAN的NDN网络入侵检测方法，属于计算机与信息科学技术领域。主目的是为了解决NDN网络中，统计方法泛化能力较差以及因恶意流量类样本数据过少，导致针对CPA攻击和IFA攻击的入侵检测困难的问题。本发明首先对从NDN网络路由节点获取的统计信息，使用变分高斯混合模型进行标准化预处理；其次使用基于条件GAN的方法对特定类别的样本进行数据增强，扩充表格型数据样本中恶意样本的数量；然后使用增强后的数据集训练深度神经网络分类器；最后分类器监测经由路由的流量统计信息判别恶意入侵攻击类型。本发明对CPA、IFA攻击监测效果较好。

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