公开(公告)号：CN116055169A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202310035089.4

申请日：2023-01-10

Applicant: 东南大学

Inventor： 何家骏 ,  袁亚丽 ,  朱鸿宇 ,  程光

IPC: H04L9/40 ,  G06F18/2415

Abstract: 本发明公开了基于DHR架构的集成学习网络入侵检测方法，应用于网络空间中恶意流量分类和入侵检测，方法包括以下步骤：提取原始流量数据的有效统计特征；构建包含多种原理不同即相互异构的基本分类器的模型库；通过集成学习建立入侵检测系统；借助贝叶斯定理融合决策；实时监测模型状态以指导调度。与现有技术相比，本发明集成了多种分类子模型，细粒度的平衡了每个基本分类器和子模型的权重，在复杂场景下面对未知攻击仍然具有较高的准确率和鲁棒性。

公开(公告)号：CN116056135A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202310045222.4

申请日：2023-01-30

Applicant: 东南大学

Inventor： 何家骏 ,  刘星 ,  陈孜杰 ,  陈都鑫 ,  虞文武

IPC: H04W24/08 ,  G06F17/11

Abstract: 本发明公开了一种基于图嵌入技术和动力学方程推理的通信基站流量分析系统及分析方法，系统包括：通信基站信息采集模块、输入代理模块、特征空间降维模块、动力学模型推断模块和函数库模块；方法包括如下步骤：实测通信基站网络的流量数据信息；使用图嵌入技术对高维稀疏的邻接矩阵的特征向量空间进行降维，将时变流量数据投影到低维特征空间；构建两个基础函数库；基于降维后的数据空间从基础函数库中推理网络动力学方程。本发明利用动力学方程的时变性质捕获了网络节点的自我演变与交互效应，并从基本函数库中对方程进行推理，能充分捕捉到通信基站流量的内在特征和潜在规律，可解释性较强，对短期和长期的流量预测都能达到更好的精度。