公开(公告)号：CN115604025B

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN202211466784.8

申请日：2022-11-22

Applicant: 武汉纺织大学

Inventor： 邓在辉 ,  李卓文 ,  同小军

IPC: H04L9/40 ,  H04L41/16 ,  G06F18/241 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明涉及一种基于PLI4DA的网络入侵检测方法，包括：定义含有源域正则化和目标自学习分支的目标模型并从预训练源域模型加载参数和权重；获取每条无标签目标域样本经过目标自学习分支的分类预测矩阵并计算每条样本的自熵值；将每类样本对应的最小自熵中的最大值作为阈值，筛选样本特征矩阵并添加到ARSM中；通过ARSM计算每条目标域样本的伪标签；使用基于置信的过滤机制进一步决定是否使用该伪标签；另外为了防止域偏置，目标域模型需计算源域正则损失Lsrc和自学习损失Lself，共同优化网络后得到最终模型，从而实现网络入侵检测。

公开(公告)号：CN115604025A

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202211466784.8

申请日：2022-11-22

Applicant: 武汉纺织大学(CN)

Inventor： 邓在辉 ,  李卓文 ,  同小军

IPC: H04L9/40 ,  H04L41/16 ,  G06F18/241 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于PLI4DA的网络入侵检测方法，包括：定义含有源域正则化和目标自学习分支的目标模型并从预训练源域模型加载参数和权重；获取每条无标签目标域样本经过目标自学习分支的分类预测矩阵并计算每条样本的自熵值；将每类样本对应的最小自熵中的最大值作为阈值，筛选样本特征矩阵并添加到ARSM中；通过ARSM计算每条目标域样本的伪标签；使用基于置信的过滤机制进一步决定是否使用该伪标签；另外为了防止域偏置，目标域模型需计算源域正则损失Lsrc和自学习损失Lself，共同优化网络后得到最终模型，从而实现网络入侵检测。