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一种基于多层检测的网络攻击类型识别方法

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本发明涉及一种基于多层检测的网络攻击类型识别方法，属于信息安全技术领域。具体操作步骤为：步骤一、获取原始训练数据，并做预处理。步骤二、构建集成分类模型。步骤三、训练集成分类模型。步骤四、对测试数据进行预处理。步骤五、对测试数据进行分类。本专利提出的一种基于多层检测的网络攻击类型识别方法与已有技术相比较，有如下有点：①采用smote算法对少数样本升采样，对多数样本降采样，解决数据集样本不平衡问题。②采用集成模型，提高了检测的精确率与召回率。③将果蝇优化算法FOA与支持向量机SVM结合，实现SVM中参数C和gamma的最优和自适应选择。

著录项

公开/公告号CN109299741A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-02-01

原文格式PDF
申请/专利权人北京理工大学;
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申请/专利号CN201811146113.7
发明设计人胡昌振;吕坤;孙冲;
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申请日2018-09-29
分类号G06K9/62(20060101);H04L29/06(20060101);
代理机构11120 北京理工大学专利中心;
代理人仇蕾安
地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5号
入库时间 2024-02-19 07:15:54

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-03-01

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20180929

实质审查的生效
2019-02-01

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