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公开(公告)号：CN115499219A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211138498.9
申请日：2022-09-19
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于深度度量学习的网络攻击检测方法，构建了基于多尺度CNN模型与Triple network模型混合的深度度量学习模型。其中多尺度CNN模型主要实现系统对数据样本的多尺度特征检测。Triple network模型主要实现对三元组样本的空间映射，用于量化三元组样本之间的相似度。采用soft‑margin triple loss作为度量损失函数，利用公开数据集来训练入侵检测模型。基于深度度量学习的入侵检测系统对数据特征进行提取，实验结果表明，本方法相对于传统的机器学习和度量学习，降低了人工投入成本，得到更优秀的检测效果。
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