发明专利已授权

一种基于改进LDA降维的ELM分类入侵检测方法

📄 申请号：CN201810754042.2 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2018-07-11

公开号

CN109104728B

公开日

2021-09-14

申请人

浙江理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04W12_121

IPC 分类号

H04W12_121 , H04L29_06 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

入侵检测入侵检测机器学习网络安全

应用场景

网络安全, 入侵检测, 异常检测, 工业控制系统安全, 数据中心安全

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摘要

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。

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

20210914

✅ 授权

20190122

?? 实质审查的生效：

20181228

📄 公开

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