公开(公告)号：CN110278189B

公开(公告)日：2021-12-10

申请号：CN201910412297.5

申请日：2019-05-17

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 章坚武 ,  杨宇航

IPC: H04L29/06 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于网络流量特征权重图谱的入侵检测方法，对公开数据集进行预处理，利用预处理得到的数据集获得特征基准图谱，并利用每个样本和特征基准图谱得到样本特征权重图谱，将特征权重图谱导入神经网络进行训练，获得训练好的神经网络，利用训练好的神经网络来对待检测网络流量进行检测。由于在特征权重图谱中强化了重要的分类特征，类图形矩阵中图形轮廓加深后，能有更好的识别效果。相较于以往的方法，本发明提升了识别率。

公开(公告)号：CN110278189A

公开(公告)日：2019-09-24

申请号：CN201910412297.5

申请日：2019-05-17

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 章坚武 ,  杨宇航

IPC: H04L29/06 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于网络流量特征权重图谱的入侵检测方法，对公开数据集进行预处理，利用预处理得到的数据集获得特征基准图谱，并利用每个样本和特征基准图谱得到样本特征权重图谱，将特征权重图谱导入神经网络进行训练，获得训练好的神经网络，利用训练好的神经网络来对待检测网络流量进行检测。由于在特征权重图谱中强化了重要的分类特征，类图形矩阵中图形轮廓加深后，能有更好的识别效果。相较于以往的方法，本发明提升了识别率。