一种基于机器学习集成模型的网络入侵检测方法
基本信息
| 申请号 | CN202011473456.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112769752A | 公开（公告）日 | 2021-05-07 |
| 申请公布号 | CN112769752A | 申请公布日 | 2021-05-07 |
| 分类号 | G06K9/62(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I;H04L29/06(2006.01)I;G06N20/00(2019.01)I | 分类 | - |
| 发明人 | 张帆;赵子鸣;林峰;张斌;任奎;赵俊;单夏烨;任新新;段吉瑞 | 申请（专利权）人 | 光通天下网络科技股份有限公司 |
| 代理机构 | 杭州求是专利事务所有限公司 | 代理人 | 邱启旺 |
| 地址 | 310058浙江省杭州市余杭塘路866号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本明公开了一种基于机器学习集成模型的网络入侵检测方法，该方法包括流量捕获、特征提取、特征向量降维、模型训练与融合、结果分析。本发明使用LSTM，实现对时序数据的降维，提高了模型训练和预测的效率；其次本发明使用多个机器学习模型的融合，实现了对网络中流量的识别与分类，该方法具有较高的检测准确率和较快的处理速度，在网络节点中部署，可以高效地识别并防范恶意攻击行为，保证了实时性和应用性。 |
