发明专利 已授权

一种基于支持向量机和概率神经网络的层次入侵检测方法

📄 申请号:CN201810754035.2 📄 发布日:2026/07/23

著录项目信息

申请日
2018-07-11
公开号
CN109150830B
公开日
2021-04-06
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
IPC 分类号

技术画像

应用场景

网络安全防护, 入侵检测系统, 网络监控, 信息安全

摘要

本发明涉及一种基于支持向量机和概率神经网络的层次入侵检测方法,包括:用基于网格寻优的支持向量机模型执行二分类:采用支持向量机模型执行二分类操作,通过调整训练集抽样比例消除原始数据集各类别的非平衡性,并以粗细结合的网格搜索方法优化模型参数,并将捕获的数据记录归为U2R类和非U2R类;利用基于聚类和双平滑因子优化的概率神经网络模型进行分类:通过聚类和调节抽样比例得到R2L类的有效训练集,并利用微粒子群方法寻找最优双平滑因子以优化概率神经网络模型模型,并将被识别为非U2R类的数据记录流入概率神经网络模型进行R2L和Normal的二分类操作。本发明在保证较高正常类识别率的基础上,最大程度提高对于R2L和U2R攻击类的检测准确率。
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

20210406
✅ 授权
20190129
?? 实质审查的生效 :

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