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申请/专利权人：绵阳师范学院
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的网络入侵检测方法，包括：在所述网络入侵特征的数据量小于所述目标数据量时，确定所述网络入侵特征为非目标网络入侵特征，获取与所述当前网络设备关联的关联网络入侵数据，从所述关联网络入侵数据中提取关联网络入侵特征，将所述关联网络入侵特征与所述非目标网络入侵特征进行数据融合，得到目标网络入侵特征；基于所述目标网络特征构建样本集；利用所述样本集训练网络入侵检测模型，得到目标网络入侵检测模型；利用训练好的目标网络入侵检测模型进行网络入侵检测。本发明的不会对原始数据进行欠采样，而是从关联的设备中获取数据以实现数据增强，解决了模型训练时不均衡的问题，提供了网络入侵检测的精度。
主权项：1.一种基于深度学习的网络入侵检测方法，其特征在于，包括：获取当前设备的网络入侵数据，从所述网络入侵数据中提取网络入侵特征；利用预设模型计算网络入侵特征的重要度，根据所述重要度确定所述网络入侵特征的目标数据量；在所述网络入侵特征的数据量小于所述目标数据量时，确定所述网络入侵特征为非目标网络入侵特征，获取与所述当前网络设备关联的关联网络入侵数据，从所述关联网络入侵数据中提取关联网络入侵特征，将所述关联网络入侵特征与所述非目标网络入侵特征进行数据融合，得到目标网络入侵特征；基于所述目标网络特征构建样本集；利用所述样本集训练网络入侵检测模型，得到目标网络入侵检测模型；利用训练好的目标网络入侵检测模型进行网络入侵检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 绵阳师范学院 一种基于深度学习的网络入侵检测方法
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