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一种基于半监督神经网络模型的入侵检测方法

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本发明公开了一种基于半监督神经网络模型的入侵检测方法，属于网络信息安全领域。本方法为：1)利用训练集A初始化GHSOM神经网络第0层神经元，并计算QE₀；2)从第0层神经元中拓展出一SOM，并将其层次标识Layer置为1；3)初始化第Layer层中拓展出的每一SOM，并对其进行训练，其中对获胜神经元及其邻域内神经元权值进行调整，更新获胜向量集合，计算获胜神经元的主标签、主标签比率和信息熵ety_i；4)计算该SOM中每个神经元的qe_i，子网MQE；如果MQE＞QE_f*μ₁则在该SOM中插入一行或者一列神经元，如果QE_i＞QE₀*μ₂或者ety_i＞ety_f*μ₃则从该神经元上长出一层新的子网，将其增加到Layer+1层的子网队列中。本方法提高了GHSOM算法检验准确性。

著录项

公开/公告号CN102647292B

专利类型发明专利
公开/公告日2014-07-23

原文格式PDF
申请/专利权人北京大学;
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申请/专利号CN201210074813.6
发明设计人杨雅辉;阳时来;沈晴霓;黄海珍;夏敏;
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申请日2012-03-20
分类号H04L12/24(20060101);H04L29/06(20060101);G06N3/02(20060101);
代理机构11200 北京君尚知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人余长江
地址 100871 北京市海淀区颐和园路5号
入库时间 2022-08-23 09:20:00

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2014-07-23

授权

授权
2012-10-10

实质审查的生效 IPC(主分类):H04L 12/24 申请日:20120320

实质审查的生效
2012-08-22

公开

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