发明专利已授权

基于高斯混合隐马尔可夫及迁移学习的多阶段攻击检测算法

📄 申请号：CN202311094120.8 📄 发布日：2026/05/06

著录项目信息

申请日

2023-08-29

公开号

CN117134968B

公开日

2025-11-04

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04L9_40

IPC 分类号

H04L9_40 , G06F18_20 , G06F18_2135 , G06N3_09 , G06N3_096 ,

技术画像

所属领域

网络攻击检测网络攻击检测机器学习异常检测

应用场景

网络安全, 入侵检测, 威胁情报, 工业控制系统安全

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摘要

本发明公开了基于高斯混合隐马尔可夫及迁移学习的多阶段攻击检测算法，属于网络安全技术领域，首先用GMM在高维空间将警报数据进行聚类，从混合警报中聚类出真正的威胁警报，结合HMM，充分考虑MSA的连续性各阶段独特的警报特征以及阶段之间的转换信息，解决复杂的MSA使得模型对警报特征的学习不全面问题；其次使用训练模型参数的优化Baum‑Welch算法和优化Viterbi算法，解决传统HMM在面对复杂多阶段攻击时的识别和预测问题提高模型的性能；最后使用改进的TL方法对GMM‑HMM模型参数进行微调，在训练算法中加入KL散度作为惩罚项来缩小源域和目标域之间的分布差异，从而更好地解决了TL过程中的偏差问题。

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

一种便于复杂地形测绘用多功能地信测绘设备

当前第 / 件

基于BIM技术的建筑设备生命周期运维管理方法及系统

同领域国内专利 · IPC: (H04L9_40)

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