公开(公告)号：CN113901448A

公开(公告)日：2022-01-07

申请号：CN202111030448.4

申请日：2021-09-03

Applicant: 燕山大学

Inventor： 王倩 ,  赵文仿 ,  任家东

IPC: G06F21/55 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络和轻量级梯度提升机的入侵检测方法，涉及网络安全领域的入侵检测技术，包括：数据预处理：在数据预处理的过程包括数据类型转换、过采样技术和图像数据转换；特征选择：使用CNN模型选择特征；入侵检测分类：使用LightGBM算法做分类。本发明克服了数据不平衡性、高维性和非线性给入侵检测分析带来的困难，从而在准确率、精确率、漏报率等多维评价指标中表现出较好性能。

公开(公告)号：CN113901448B

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202111030448.4

申请日：2021-09-03

Applicant: 燕山大学

Inventor： 王倩 ,  赵文仿 ,  任家东

IPC: G06F21/55 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06F18/214 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络和轻量级梯度提升机的入侵检测方法，涉及网络安全领域的入侵检测技术，包括：数据预处理：在数据预处理的过程包括数据类型转换、过采样技术和图像数据转换；特征选择：使用CNN模型选择特征；入侵检测分类：使用LightGBM算法做分类。本发明克服了数据不平衡性、高维性和非线性给入侵检测分析带来的困难，从而在准确率、精确率、漏报率等多维评价指标中表现出较好性能。