公开(公告)号：CN113839926B

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202111017356.2

申请日：2021-08-31

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 赵志衡 ,  胡琦渊 ,  罗思婕 ,  刘勇

IPC: H04L9/40 ,  H04L41/142 ,  H04L41/14 ,  G06N3/00 ,  G06N3/04 ,  G06F18/211 ,  G06F18/243

Abstract: 一种基于灰狼算法特征选择的入侵检测系统建模方法，属于特征选择的入侵检测系统建模领域。解决了目前网络入侵检测模型特征选择困难的问题。本发明对NSL‑KDD通信流量数据集进行预处理，重点是需要对流量数据进行哑变量以及归一化等方法进行处理，以适应决策树、神经网络等算法的本质要求；建立灰狼搜索群体，利用决策树算法按搜索个体对流量数据集进行建模；定义损失函数，据此对搜索个体进行排序；按照灰狼算法策略进行搜索群体的进化，之后重复步骤除定义损失函数上述所有步骤，当模型损失达到要求或迭代次数达到极限时，停止嵌入式特征选择，并得到最优的特征组合，建立最优入侵检测模型。本发明主要促进了入侵检测建模技术的发展与应用。

公开(公告)号：CN113839930A

公开(公告)日：2021-12-24

申请号：CN202111039468.8

申请日：2021-09-06

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 赵志衡 ,  罗思婕 ,  刘洋 ,  胡琦渊

IPC: H04L29/06 ,  G06K9/62 ,  G06K9/46

Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的网络入侵检测方法和系统，属于工业互联网安全技术领域，解决现有网络入侵检测系统对网络流量特征的可解释性欠缺的问题。本发明的方法包括：获取网络流量数据，对所述网络流量数据进行预处理；将所述预处理后的网络流量数据转换为流量灰度图像；提取所述流量灰度图像的HOG特征；将所述HOG特征输入到训练后的SVM分类器，判断所述网络流量数据是否异常。本发明适用于对网络入侵的检测和监测，减低网络入侵风险，对于揭示网络流量的时空特征，提高网络入侵检测系统的可解释性，保障工业互联网网络安全具有重要指导意义。

公开(公告)号：CN113839926A

公开(公告)日：2021-12-24

申请号：CN202111017356.2

申请日：2021-08-31

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 赵志衡 ,  胡琦渊 ,  罗思婕 ,  刘勇

IPC: H04L29/06 ,  H04L12/24 ,  G06N3/00 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62

Abstract: 一种基于灰狼算法特征选择的入侵检测系统建模方法，属于特征选择的入侵检测系统建模领域。解决了目前网络入侵检测模型特征选择困难的问题。本发明对NSL‑KDD通信流量数据集进行预处理，重点是需要对流量数据进行哑变量以及归一化等方法进行处理，以适应决策树、神经网络等算法的本质要求；建立灰狼搜索群体，利用决策树算法按搜索个体对流量数据集进行建模；定义损失函数，据此对搜索个体进行排序；按照灰狼算法策略进行搜索群体的进化，之后重复步骤除定义损失函数上述所有步骤，当模型损失达到要求或迭代次数达到极限时，停止嵌入式特征选择，并得到最优的特征组合，建立最优入侵检测模型。本发明主要促进了入侵检测建模技术的发展与应用。