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Patent Agency Ranking
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
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。
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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
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。
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公开(公告)号：CN113887718B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202111025966.7
申请日：2021-09-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06N3/082 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于相对激活率的通道剪枝方法和装置及轻量级流量特征提取网络模型简化的方法，属于深度学习中的轻量化网络技术领域，解决现有入侵检测模型中的参数冗余问题。本发明的剪枝方法包括：建立轻量级流量特征提取网络模型；备份该模型的所有层的权重；获取隐藏层通道特征图；计算单元训练轻量级流量特征提取网络模型的每个通道的平均相对激活率；对单元通道进行剪枝；对单元剪枝后的轻量级流量特征提取网络模型进行微调，获取单元微调后的轻量级流量特征提取网络模型的测试平均精准率；获取最优剪枝率；完成对所有激活层对应的通道进行剪枝。本发明适用于对网络入侵的检测模型的改进。
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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
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。
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公开(公告)号：CN113887718A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111025966.7
申请日：2021-09-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相对激活率的通道剪枝方法和装置及轻量级流量特征提取网络模型简化的方法，属于深度学习中的轻量化网络技术领域，解决现有入侵检测模型中的参数冗余问题。本发明的剪枝方法包括：建立轻量级流量特征提取网络模型；备份该模型的所有层的权重；获取隐藏层通道特征图；计算单元训练轻量级流量特征提取网络模型的每个通道的平均相对激活率；对单元通道进行剪枝；对单元剪枝后的轻量级流量特征提取网络模型进行微调，获取单元微调后的轻量级流量特征提取网络模型的测试平均精准率；获取最优剪枝率；完成对所有激活层对应的通道进行剪枝。本发明适用于对网络入侵的检测模型的改进。
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