一种基于CNN-GRU分层神经网络的网络入侵检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202011590155.7
IPC分类号：H04L29/06;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62
申请日期：
2020-12-29
申请人：
湖北大学;赛尔网络有限公司

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著录项信息

专利名称	一种基于CNN-GRU分层神经网络的网络入侵检测方法
申请号	CN202011590155.7	申请日期	2020-12-29
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-05-25	公开/公告号	CN112839034A
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	湖北大学;赛尔网络有限公司	申请人地址	湖北省武汉市武昌区友谊大道368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	湖北大学,赛尔网络有限公司	当前权利人	湖北大学,赛尔网络有限公司
发明人	王梓天;朱国胜;邹洁;王泽松;刘旭
代理机构	武汉聚信汇智知识产权代理有限公司	代理人	刘丹

摘要

本发明涉及一种基于CNN‑GRU分层神经网络的网络入侵检测方法，包括：通过Wireshark软件抓取网络流量数据包，即待分类数据包；对待分类数据包进行数据包标记、预处理、数据清洗，进而将数据包解析成十进制数据，并将十进制数据转化为40*40单通道灰度图，得到样本全集；将样本全集划分为训练集和测试集，将单通道灰度图矩阵作为输入向量并通过训练集建立CNN‑GRU分层神经网络分类模型；模型训练完成，将测试集的数据传入模型中，模型根据训练得到的参数对输入的数据进行预测，对未知的网络流量进行分类判断其是否为攻击流量。实验结果表明，本方法对分类正常流量和攻击流量的准确率达到了99.92％。

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