发明专利 已授权

一种基于小样本学习的三元CCT网络的入侵检测方法

📄 申请号:CN202210521946.7 📄 发布日:2025/10/23

著录项目信息

申请日
2022-05-13
公开号
CN115208613A
公开日
2022-10-18
申请人
河北师范大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

网络安全, 入侵检测, 网络流量分析, 工业控制系统安全, 通信网络安全

摘要

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。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:182 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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