发明专利已授权

一种基于深度自编码器的未知攻击识别方法

📄 申请号：CN201811439938.8 📄 发布日：2025/12/10

著录项目信息

申请日

2018-11-29

公开号

CN109829299B

公开日

2022-05-10

申请人

电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F21_55

IPC 分类号

G06F21_55 , G06F40_30 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

深度自编码器人工智能算法异常检测网络安全自编码器深度自编码器

应用场景

网络入侵检测, 未知威胁防护, 安全态势感知, 流量异常监测

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摘要

本发明公布了一种基于深度自编码器的未知攻击检测方案，通过对所有攻击类型进行一定的语义描述，语义描述基于外部文本数据进行标准化的语义文本提取，并进行自然语言处理形成语义特征描述向量，语义特征空间是所有特征的语义特征描述向量，最终通过攻击数据集训练到语义特征的深度自编码模型。自编码模型获得隐层输出，即训练集数据到语义特征的映射模型，新型攻击的数据特征通过自编码模型得到新型攻击的语义特征，并与语义特征空间进行比较，通过向量相似度的计算，得到新型攻击最接近的攻击类型从而达到预测新型攻击的目的。本发明适用于未知攻击检测，能够对新型攻击得到较为准确的识别，从而便于进行后续快速检测和拦截。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种面向特征词粒度的领域情感词典构建方法

当前第 / 件

一种基于二值化量化模型的图像处理方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F21_55)

G06F21_10 G06F21_12 G06F21_14 G06F21_16 G06F21_24 G06F21_30 G06F21_31 G06F21_32 G06F21_33 G06F21_34 G06F21_36 G06F21_41 G06F21_44 G06F21_45 G06F21_46 G06F21_50 G06F21_51 G06F21_52 G06F21_53 G06F21_54 G06F21_55 G06F21_56 G06F21_57 G06F21_60 G06F21_62 G06F21_64 G06F21_71 G06F21_72 G06F21_73 G06F21_74 G06F21_75 G06F21_76 G06F21_78 G06F21_79 G06F21_80 G06F21_81 G06F21_83 G06F21_84 G06F21_85 G06F21_86 G06F21_88 覆盖41个领域

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