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一种网络入侵检测方法 

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申请/专利权人:福建璀璨云数字科技有限公司

摘要:本发明提供了一种网络入侵检测方法,属于网络安全技术领域。该网络入侵检测方法包括以下步骤:采集网络流量数据集UNSW‑NB15并进行数值化、归一化和清洗处理;使用生成对抗网络对少数类样本进行过采样;搭建基于卷积神经网络和双向长短期记忆网络的网络入侵检测模型;使用深度可分离卷积代替普通卷积,减少参数量,提高训练和检测速度;使用Adam优化器对网络入侵检测模型进行训练,设置超参数并使用交叉熵损失函数作为评价指标,监测训练过程和效果;将经过预处理的待检测数据输入到训练好的模型中,得到数据的分类结果,判断是否为异常数据,如果是异常数据,判断属于哪种攻击类型,并根据不同的攻击类型,采取相应的响应和防御措施。

主权项:1.一种网络入侵检测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1,采集网络流量数据集UNSW-NB15并进行数值化、归一化和清洗处理,去除无效和重复数据;步骤2,使用生成对抗网络对少数类样本进行过采样,增强数据多样性;步骤3,搭建基于卷积神经网络和双向长短期记忆网络的网络入侵检测模型,其中,卷积神经网络用于提取网络流量数据的特征,双向长短期记忆网络用于学习网络流量数据的序列特征;步骤4,使用深度可分离卷积代替普通卷积,减少参数量,提高训练和检测速度;步骤5,使用Adam优化器对网络入侵检测模型进行训练,设置超参数并使用交叉熵损失函数作为评价指标,监测训练过程和效果;步骤6,将经过预处理的待检测数据输入到训练好的模型中,得到数据的分类结果,判断是否为异常数据,如果是异常数据,根据数据的标签,判断属于哪种攻击类型,并根据不同的攻击类型,采取相应的响应和防御措施,以减少入侵对网络安全的影响。

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