公开(公告)号：CN117240538A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202311175287.7

申请日：2023-09-13

Applicant: 南京森林警察学院

Inventor： 邹柏林 ,  刘惠义 ,  吴育宝

IPC: H04L9/40 ,  H04L43/04 ,  H04L43/026 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/098

Abstract: 本发明公开了一种基于并行交叉卷积神经网络的网络入侵检测方法，包括获取网络入侵数据集进行预处理，将预处理后数据划分为训练集和测试集；构建并行交叉卷积神经网络模型，通过嵌入层将预处理后的数据转换成向量，作为模型的输入数据；使用部分训练集对模型超参数进行TPE优化，得到最优超参数；将最优超参数作为模型的参数，使用完整的训练集对模型重新训练，训练完成后得到待测试模型，使用测试集对模型进行测试，若测试结果与真实结果一致，则将该模型作为最终的网络入侵检测模型；否则调整最优超参数至模型测试结果与真实结果一致，有效提高了对不平衡异常流量的检测效果。