一种改进的免疫的网络异常行为检测方法
基本信息
| 申请号 | CN201811392672.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN109347863B | 公开（公告）日 | 2021-04-06 |
| 申请公布号 | CN109347863B | 申请公布日 | 2021-04-06 |
| 分类号 | H04L29/06(2006.01)I;G06N3/00(2006.01)I | 分类 | 电通信技术; |
| 发明人 | 张琳;干华;汪小明;严居斌;李萌;黄燕;陈晓娟;孙波;白小龙 | 申请（专利权）人 | 成都城电电力工程设计有限公司 |
| 代理机构 | 成都其高专利代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | 廖曾 |
| 地址 | 610000四川省成都市高新区高新大道创业路2号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种改进的免疫的网络异常行为检测方法，包括自体库数据提取、抗原提呈、异常行为检测与克隆选择四个阶段，其特征在于：所述自体库数据提取、抗原提呈均采用了一种基于深度信念网络的单分类自体数据生成模型；所述深度信念网络由受限玻尔兹曼机（简称RBM）堆叠而成；所述RBM为神经网络；所述异常行为检测采用了一种基于先天免疫与自适应免疫相结合的方法；所述克隆选择采用了一种基于生成网络的克隆变异方法。本发明将深度学习的模型与方法引入到计算机免疫网络异常检测模型中，提升了模型的训练的质量与效率，无论是检测效率还是准确度都有了较大的提升，同时克服了传统方法随机或是交叉变异导致大量无效计算的缺陷。 |
