发明专利已授权

一种基于无监督学习的网络入侵检测方法

Name: 一种基于无监督学习的网络入侵检测方法
Brand: 南京邮电大学
SKU: 2018100217789
Availability: InStock

📄 申请号：CN201810021778.9 📄 发布日：2026/07/28

著录项目信息

申请日

2018-01-10

公开号

CN108366048A

公开日

2018-08-03

申请人

南京邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04L29_06

IPC 分类号

H04L29_06 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

检测方法网络入侵检测无监督学习网络安全检测方法

应用场景

网络安全防护, 入侵检测系统, 异常流量监测, 数据中心安全, 云计算安全

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摘要

本发明公开了一种基于无监督学习的网络入侵检测方法，其实现步骤为：将样本数据存放到张量中；通过对张量数据进行基于评价指标的局部搜索，找到评价指标最高的子张量；数据；将数据分成左右子节点，通过不断比较父节点和左右子节点评价指标值的数值关系，判断二叉树生长是否终止。将二叉树所有的左叶节点存放到可疑行为集合中并输出。本发明提高了对张量数据中的多密集块的检测的准确率和召回率，给出了评价可疑行为的指标，同时给出了二叉树生长终止条件的严格数学证明。本发明可以用于在稀疏背景下对密集块检测，即在数据源很少的情况下，对网络入侵进行检测。

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……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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