发明专利已授权

基于深度学习的网络入侵检测方法

📄 申请号：CN202110750388.7 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2021-07-02

公开号

CN113572742B

公开日

2022-05-10

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 , G06N3_08 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

入侵检测入侵检测深度学习网络安全

应用场景

网络安全防护, 入侵检测系统, 数据中心安全, 云安全, 网络态势感知

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摘要

本发明公开了一种基于深度学习的网络入侵检测方法，该方法训练过程为：将获取的数据集输入待训练的卷积神经网络模型，通过待训练的卷积神经网络模型提取网络流量特征；再通过空间金字塔模型“卷积层+上采样层+下采样层”反复提取网络流量更丰富的特征，得到多尺度的有效特征层；最后通过逻辑回归预测网络入侵分类置信度，使用逻辑分类模型预测类别，将真实框与预测框通过误差模型计算真实框与预测框的损失误差；然后通过反向梯度进行反复迭代优化，将损失误差最小的待训练的网络入侵检测模型作为训练好的网络入侵检测模型；本发明方法进一步提高了网络入侵的检测精度和速度，提高了对未知攻击的检测能力，降低了误报率。

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

一种金属板剪应力起皱装置及其起皱失稳特征测量方法

当前第 / 件

具备乘法结构和特殊三角函数的单相2倍频电网锁相方法

同领域国内专利 · IPC: (H04L9_40)

H04L9_00 H04L9_06 H04L9_08 H04L9_12 H04L9_14 H04L9_16 H04L9_18 H04L9_20 H04L9_22 H04L9_24 H04L9_26 H04L9_30 H04L9_32 H04L9_40 覆盖14个领域

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📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：70 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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