基于多层感知卷积神经网络的网络入侵检测方法及系统-山东大学技术转移中心

基于多层感知卷积神经网络的网络入侵检测方法及系统

专利信息

专利权人：山东大学

第一发明人：刘治

专利号：ZL202211519273.8

授权日：2024-4-9

专利类型：发明

国别：中国

专利简介

本发明公开一种基于多层感知卷积神经网络的网络入侵检测方法及系统,包括:获取待测网络环境中的网络流量数据;采用训练后的网络入侵检测模型对网络流量数据进行分类,得到有无网络入侵的识别结果;所述网络入侵检测模型基于多层感知卷积神经网络构建,训练过程包括:对训练样本集,提取由每层感知卷积层输出的不同尺度的特征图,对不同尺度的特征图经上采样和双线性插值后得到统一尺度的特征图,将统一尺度的特征图串联融合后得到多尺度融合特征,根据多尺度融合特征和训练样本集的分类标签对网络入侵检测模型进行训练。提高特征提取能力和感知能力,提高网络流量分类问题的准确率。

基于多层感知卷积神经网络的网络入侵检测方法及系统

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专利简介

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专利权人	山东大学	第一发明人	刘治
专利号	ZL202211519273.8	授权日	2024-4-9
专利类型	发明	国别	中国
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开放许可截止日期		单次许可期限
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