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申请/专利权人:江西理工大学
摘要:本发明提出了一种基于互信息和融合加权的并行深度森林网络入侵检测方法,包括以下步骤:S1,对实时网络访问数据进行收集,得到原始特征集;然后对原始特征集进行特征降维;S2,对降维后的特征进行多粒度扫描得到输入特征集;S3,将输入特征集输入级联森林对网络访问数据进行入侵分类,得到预测的入侵类别结果。本发明能快速分析网络行为,从而对网络中存在的攻击行为进行有效的感知。
主权项:1.一种基于互信息和融合加权的并行深度森林网络入侵检测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1,对实时网络访问数据进行收集,得到原始特征集;然后对原始特征集进行特征降维;S2,对降维后的特征进行多粒度扫描得到输入特征集;S3,将输入特征集输入级联森林对网络访问数据进行入侵分类,得到预测的入侵类别结果。
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权利要求:
百度查询: 江西理工大学 基于互信息和融合加权的并行深度森林网络入侵检测方法
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