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公开(公告)号：CN117560185A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311507576.2
申请日：2023-11-10
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明公开了一种物联网网络攻击检测模型的优化方法，获取网络访问数据；采用Fisher分析法降维、筛选有效目标特征及检测分类；构建以LightGBM和朴素贝叶斯为基学习器，TPE优化的LightGBM为目标学习器的集成学习模型，将数据划分为训练样本、测试样本，将训练样本作为输入进行训练，训练完成后得到网络攻击检测模型；将检测样本作为检测模型的输入，输出正常或异常数据类型，对比Fisher分析法的降维结果，得到检测模型的检测性能。本发明开发出新的用于物联网网络攻击检测的方法，综合利用特征选择的优势和集成学习配合优化算法的优化模型性能的优势，在实现传统的面向互联网攻击检测模型向物联网络攻击检测的迁移的同时，实现模型性能的优化，改进模型检测的预测性能。
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