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申请/专利权人：上海电力大学;上海云剑信息技术有限公司
摘要：本发明涉及轻量级入侵检测和边缘网络技术领域，具体为一种基于Pearson‑Bi‑MobileNet的入侵检测方法及系统。收集入侵数据，进行数据预处理，划分训练集和测试集；对入侵数据字符特征进行编码，使用合成少数类过采样的采样方法以及VAE生成少数样本数据完成数据集平衡；对数据集进行pearson特征选择，确定需要训练的特征个数；在mobilenet中加入自注意力机制BLRA，利用测试数据集对经过训练数据集训练的入侵检测模型进行分类测试。对数据进行特征选择，很好地保留了有效特征。与简单的卷积网络相比，bi‑mobilenet的参数数量更少，精度更高，使其能够进行轻量级的网络入侵检测。
主权项：1.一种基于Pearson-Bi-MobileNet的入侵检测方法，其特征在于，包括：收集网络流量数据和入侵数据集数据，进行数据预处理，划分训练集和测试集；对网络流量数据集使用SMOTE算法完成数据集平衡；对训练集数据进行特征选择，使用Person相关系数特征选择算法对数据集进行特征剔除；将轻量级的自注意力机制BLRA和Mobilenet网络中的深度可分离卷积进行自定义的组合优化，得到轻量级神经网络Bi-MobileNet，应用到入侵检测中，得到基于Pearson-Bi-MobileNet的入侵检测方法，利用测试数据集对经过训练数据集训练的入侵检测模型进行分类测试。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海电力大学 上海云剑信息技术有限公司 一种基于Pearson-Bi-MobileNet的入侵检测方法及系统
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