本发明提出一种用于工业互联网入侵检测的Triple CGAN模型框架及其方法。本发明首先构建了Triple CGAN算法模型，在条件生成对抗网络的基础上建立数据空间，融入处理器、归类器，优化模型损失组合计算。其次，以UNSW_NB15数据集为基础，设计数据分类与方法对比实验，评估模型性能。所述方法既能进一步开发基于GAN的入侵检测算法的检测性能，又能通过学习生成数据的内在特征适应数据集平衡处理后依然存在的一定程度上数据分布不平衡问题。
📄 2025105117151
📂 H04L9_40
👤 广州煜景科技服务有限公司
📅 2025-04-23
本发明属于网络安全技术领域，公开了一种融合可解释模型与大语言模型的入侵检测与诊断方法，包括：训练决策树模型并抽取决策规则；将网络流量样本集中的每个样本输入决策树模型构造多热编码向量，并利用多热编码向量更新网络流量样本集；基于更新后的网络流量样本集，采用逻辑回归算法训练二分类模型；获取待检测的网络流量数据文件，输入决策树模型和二分类模型，得到对应的二分类结果以及待检测的多热编码向量中每个分量的权重；根据权重取对应的决策规则作为检测结果解释；将检测结果解释转化为提示词，输入大语言模型得到诊断结果。本发明解释性好，并且能够得到更可读、更符合人类认知的诊断结果。
📄 2024114583466
📂 G06F18_214
👤 浙江工业大学
📅 2024-10-18
本发明属于网络安全与机器学习技术领域，公开了一种基于多视图协同学习的主机入侵检测方法和装置。包括采集主机内核日志数据构建溯源图，抽取溯源图中每个节点的结构特征、操作特征和语义特征，以进程节点的结构特征、操作特征和语义特征分别训练无监督异常检测模型；对于进程节点样本集，若三个无监督异常检测模型的检测结果一致，则将进程节点以及检测结果放入有标注训练样本集；否则放入无标注训练样本集；取有标注训练样本集分别训练三个有监督子模型；利用无标注训练样本集对三个有监督子模型进行半监督协同训练，得到三个主机入侵检测模型，利用主机入侵检测模型得到待检测进程节点的检测结果。本发明提高对APT检测的准确性和检测效率。
📄 2024113761697
📂 G06F21_55
👤 浙江工业大学
📅 2024-09-30
一种基于非完全信息的入侵检测系统最优稳态策略求解方法，包括以下步骤：1)攻击者针对网络系统状态信息的缺失，建立基于信念的连续零和随机博弈模型，给出攻击者的最优稳态策略；2)入侵检测系统作为信息优势方，建立具有连续性和离散性的混合状态的Markov决策过程，给出入侵检测系统的最优稳态策略；3)使用一种基于深度强化学习的算法，求解出攻击者和入侵检测系统的最优稳态策略。本发明提供了一种基于非完全信息的入侵检测系统最优稳态策略求解方法，攻击者缺失网络系统状态信息的情况下，分析攻击者和入侵检测系统的行为，找到攻击者和入侵检测系统的最优稳态策略。
📄 2020113877021
📂 G06F21_56
👤 浙江工业大学
📅 2020-12-02
本发明涉及一种基于改进KNN的6LoWPAN网络入侵检测方法，属于无线通信技术领域。本发明选择能够反映6LoWPAN网络网元自身安全状态的可量化安全特征(即网元特征)进行训练，建立6LoWPAN网络特征空间。本发明给出了网元特征数据的获取方式及处理方式，对特征进行权重分配和转移零点处理，以缓解较大和较小影响因子(指特征量化后的数值)引起的偏见并实现简化计算；通过实时提取网元特征数据实现网元状态数据表的构建和更新，进而基于KNN算法的聚类效果在6LoWPAN网络特征空间中形成根据网络实时状态更新的正常轮廓；本发明对KNN算法进行改进，并重新定义判断入侵的依据，以适应6LoWPAN网络入侵检测的要求。
📄 2018109949886
📂 H04L29_06
👤 重庆邮电大学
📅 2018-08-29
本发明涉及一种基于改进LDA降维的ELM分类入侵检测方法，其中包括：网络行为数据归一化：将不同维的有量纲数据转变成无量纲数据；网络行为数据降维：计算类内散度矩阵和类间散度矩阵，采用最优转换矩阵，对归一化后的网络行为数据进行降维；网络行为数据分类：利用极限学习机分类算法，通过对网络行为数据训练集分析获得进行分类隐藏层输出矩阵H和最优输出权重β，然后对测试集进行分类判断，判定网络是否安全及存在何种攻击。本发明具有更好的时间效率、检测性能和泛化性能；尤其对于资源受限的WSNs，入侵检测算法的高效是至关重要的；本方法能在保证较好的检测效率的同时提高入侵检测的效率，相较于其他算法具有明显优势。
📄 2018107540422
📂 H04W12_121
👤 浙江理工大学
📅 2018-07-11
本发明提供了一种车辆CAN总线入侵检测方法、装置、电子设备和介质，所述方法包括：采集车辆实时CAN总线数据，将其转换为红绿蓝三通道图像得到车辆实时CAN总线图像数据，将车辆实时CAN总线图像数据输入车辆CAN总线入侵检测模型，输出各种车辆CAN总线攻击类型的概率值，若无攻击状态的概率值小于预设安全阈值，则判定车辆被入侵。本发明的车辆CAN总线入侵检测模型基于CNN‑SwinT混合模型，并使用迁移学习的方法对其进行训练，可以在车辆CAN总线入侵数据不足的情况下，提高模型训练的速度与检测的准确度，使得在获取到车辆实时CAN总线数据后，可以结合迁移学习、CNN模型和SwinT模型来学习实时数据的时空特征，从而实现对车辆的入侵检测，显著提高检测的准确性和效率。
📄 2024102128291
📂 G06V10_764
👤 广东技术师范大学
📅 2024-02-27
本发明公开了一种基于扩散生成对抗网络和改进白鲸优化的融合神经网络入侵检测算法，属于信息安全技术领域，包括以下步骤：步骤S1、利用不平衡数据集训练扩散生成对抗网络，生成少数类别的样本；步骤S2、生成样本与不平衡数据集结合，得到平衡数据集；步骤S3、对平衡数据集利用改进白鲸优化算法进行特征选择、数据降维；步骤S4、训练融合神经网络入侵检测模型Transformer—BiLSTM，检测网络攻击。本发明解决了传统生成对抗网络训练不稳定的问题，使得生成对抗网络能够稳定生成逼近真实样本的生成样本,解决数据的不平衡问题。
📄 2023110954566
📂 H04L9_40
👤 燕山大学
📅 2023-08-29
本发明公开了一种基于关系网络的主机入侵检测方法，包括：步骤1，对主机系统调用序列样本集进行特征化处理；步骤2，将经步骤1处理后的数据集划分为训练集、支持集和测试集；再将训练集划分为样例集和查询集；步骤3，构建关系网络模型；所述关系网络模型包括嵌入模块、连接模块和关系模块；步骤4，定义关系网络模型的目标函数；步骤5，训练构建的关系网络模型，得到主机入侵检测模型；步骤6，将需要检测的主机系统调用序列经过步骤1后输入训练好的主机入侵检测模型进行主机入侵检测。本发明提出一种基于关系网络的主机入侵检测方法，该方法可以在小样本的情况下既可以实现已有入侵方式的主机检测也可以实现未知入侵方式的主机入侵检测。
📄 2020101279385
📂 H04L29_06
👤 电子科技大学
📅 2020-02-28
本发明涉及一种基于小样本学习的三元CCT网络的入侵检测方法，采用的步骤如下：构建小样本学习的数据集；将数据集中的网络流量存储在二维数组中，将二维数组转换为灰度图像；搭建基于小样本学习的三元CCT网络的入侵检测模型；训练入侵检测网络模型；检测网络流量并确定入侵类型；本发明对transformer编码器进行了改进，在每个残差连接之前加入了可学习的通道加权，由此来优化更深层次的CCT网络，使之收敛更快，精度更高；条件位置编码以输入为条件，使位置编码更灵活，在图像分类任务中保持所需的平移不变性，从而提高分类精度；本发明基于三元损失函数度量方法，能够获得比单点损失和成对的损失更高检测入侵的准确率。
📄 2022105219467
📂 H04L9_40
👤 河北师范大学
📅 2022-05-13
本发明公开了一种基于工业控制网络的协同入侵检测方法及系统，涉及网络安全技术领域，该基于工业控制网络的协同入侵检测系统，通过多个单元的有机协作，该系统实现了对网络的全方位监测、分析和动态调整，从而使得系统架构提供了实时、智能、自适应的网络安全解决方案，并且与传统的入侵检测系统相比，该系统更加注重网络性能的实时优化，在带宽占用率较高的情况下，减轻了对其他服务器的不必要的干扰，从而解决了协议识别的冗长和繁琐的问题，进而使得系统能够更好地适应复杂多变的工业控制环境，提高了网络安全和性能的整体水平，进一步加强了工业网络的稳定性和安全性。
📄 2024102815886
📂 H04L9_40
👤 苏州恒臻星科技有限公司
📅 2024-03-13
本发明涉及入侵检测网络安全领域，特别涉及一种基于自适应遗传算法的混合特征选择入侵检测方法，包括导入网络入侵检测数据集；采用独热编码处理离散特征，采用数值标准化处理连续特征；采用基尼指数对特征子集进行过滤，剔除冗余特征，选择最优特征；采用SVM算法作为封装方法组成混合特征选择算法，并通过自适应遗传算法进行搜索获取最优特征子集；采用最大迭代次数作为算法终止条件，在此基础上当适应度函数值达到指定阈值时，算法将提前终止迭代；本发明结合了过滤选择算法和封装选择算法的优点，利用二者的互补特性，有效删除冗余特征和相关度低的特征，提高了入侵检测的检测效率，降低误报率。
📄 2019104242267
📂 H04L29_06
👤 重庆邮电大学
📅 2019-05-21
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