龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
摘要：本申请公开了一种物联网网络入侵检测方法、设备、介质及产品，涉及网络入侵检测技术领域，该方法通过引入数字孪生技术感知和预测网络流量数据，结合网络流量特征数据构建训练数据集，然后对训练数据集中的难分样本利用K聚类算法进行标记，最后通过控制深度学习网络模型的奖励值来提高对难分样本的检测准确性，从整体上实现高精度的入侵检测。
主权项：1.一种物联网网络入侵检测方法，其特征在于，所述物联网网络入侵检测方法包括：根据网络流量特征数据和网络流量预测值构建训练数据集，其中，所述网络流量特征数据是通过对物联网的网络通信数据进行特征提取后得到的数据，所述网络流量预测值是利用数字孪生技术对所述网络流量特征数据进行处理后得到的数据；采用K聚类算法对所述训练数据集进行处理，获得难分样本集；从所述训练数据集中选取一当前时刻状态，并利用贪婪策略选择所述当前时刻状态下所对应的当前时刻动作，其中，所述当前时刻状态表征当前时刻下的所述网络流量特征数据和所述网络流量预测值，所述当前时刻动作表征当前时刻所述物联网遭到入侵或者当前时刻所述物联网正常；计算执行所述当前时刻动作后获得的当前时刻奖励，并获取下一时刻状态，其中，所述当前时刻奖励是根据奖励系数确定的，其中，所述奖励系数是通过第一判断结果确定得到的系数，所述第一判断结果为表征当前时刻下的所述网络流量特征数据和所述网络流量预测值属于所述难分样本集的结果，或者当前时刻下的所述网络流量特征数据和所述网络流量预测值不属于所述难分样本集的结果；根据所述当前时刻状态、所述当前时刻动作、所述当前时刻奖励和所述下一时刻状态，构建状态转移四元组，并将所述状态转移四元组存储至经验回放池中；从所述经验回放池中选择若干个所述状态转移四元组作为训练样本，训练深度学习网络模型；根据训练好的所述深度学习网络模型，预测所述物联网是否遭到入侵。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种物联网网络入侵检测方法、设备、介质及产品
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号