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一种基于GWA优化的工业网络DDoS入侵检测系统分类方法

Name: 一种基于GWA优化的工业网络DDoS入侵检测系统分类方法
Brand: 浙江工业大学
SKU: 2019104679048
Availability: InStock

📄 申请号：CN201910467904.8 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2019-05-31

申请人

浙江工业大学

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 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

检测系统网络安全入侵检测机器学习检测系统

应用场景

工业网络安全, 工业控制系统保护, 智能制造, 关键基础设施安全, 网络攻击检测

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摘要

一种基于GWA优化的工业网络DDoS入侵检测系统分类方法，包括以下步骤：步骤1：设定初始参数；步骤2：利用混沌逻辑映射策略生成初始的SVM参数的种群；步骤3：利用改进的反向学习策略优化初始的SVM参数的种群；步骤4：使用GWA算子更新SVM参数的种群；步骤5：计算种群个体的适应度函数值，更新最优个体的位置向量；步骤6：若达到最大允许迭代次数，则执行步骤7；否则t＝t+1并返回步骤4；步骤7：结束SVM参数优化过程，输出最优参数C和γ；步骤8：应用搜索到的参数训练支持向量机模型，将该模型用于入侵检测系统的攻击行为检测。本发明很好的平衡了局部搜索与全局搜索，提高了识别能力和实时性。

常见问题

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是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号：

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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

20241108

⏳ 开放许可声明：

20210803

✅ 授权

20191112

?? 实质审查的生效：

20191018

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📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：53 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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