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申请/专利权人：南通华多信息技术有限公司

摘要：本发明涉及网络安全技术领域，具体为基于智能网络入侵检测系统及方法，系统包括数据分群模块、动态监控模块、异常识别模块、学习与匹配模块、策略优化模块、特征表示提取模块、跨域检测模块。本发明中，通过谱聚类算法精准挖掘数据分布，优化群组划分，提升聚类和异常模式识别，结合动态行为和时间序列分析，进行网络行为的实时监控和评估，挖掘异常模式，随机森林模型增强分类和识别精度，深度Q网络算法提高交互学习效率，促进防御策略的适应性，遗传算法通过模拟自然选择优化防御策略，提升匹配能力，图嵌入技术强化网络结构信息捕捉，区域自适应技术解决跨域数据标签稀缺问题，提升模型跨域性能。

主权项：1.基于智能网络入侵检测系统，其特征在于，所述系统包括：数据分群模块基于网络流量数据，采用谱聚类算法，通过构建数据点的相似度矩阵并计算拉普拉斯矩阵，挖掘数据的自然分布并划分为多个群组，利用群组的特征识别网络行为中的自然聚类和潜在异常模式，生成聚类标签；动态监控模块基于所述聚类标签，采用动态行为分析方法，通过应用时间序列分析，监测聚类中行为模式随时间变化的跟踪情况，结合变点检测识别行为模式的突变，监测和评估聚类内行为的动态变化，生成异常候选集；异常识别模块基于所述异常候选集，利用随机森林模型，通过构建多个决策树并对结果进行优化，对异常行为进行分类和识别，处理数据集中的异常行为，生成异常行为指标；学习与匹配模块基于所述异常行为指标，通过网络环境的持续交互，采用深度Q网络算法，通过结合深度学习对状态空间进行编码和Q学习评估行动的价值，并通过网络环境互动过程学习并采取防御措施，生成适应性策略；策略优化模块基于所述适应性策略，通过模拟攻击场景和应用遗传算法，模拟自然选择的过程中的交叉、变异和选择操作优化防御策略，捕捉在模拟攻击场景中表现最优策略，生成优化防御策略；特征表示提取模块基于所述优化防御策略，采用图嵌入技术进行节点嵌入，通过优化网络节点的邻域结构保留和节点间的结构相似性，将网络流量数据中的实体映射到有限维度向量空间中，捕捉网络结构中的信息，生成表示向量；跨域检测模块基于所述表示向量，采用域自适应网络技术，通过源域和目标域数据分布的差异，利用在源域学习的知识提升模型在目标域中的性能，在领域中检测网络安全威胁，面对数据标签稀缺的挑战，生成跨域威胁指标。

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