公开(公告)号：CN119652575A

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202411725708.3

申请日：2024-11-28

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 陈武兴 ,  余志文 ,  杨楷翔 ,  刘晓庆 ,  张柳坚

IPC: H04L9/40 ,  G06F18/241 ,  G06F18/22 ,  G06N3/042 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于图嵌入加权宽度网络的网络入侵检测方法，包括：收集网络入侵检测数据并进行预处理；使用预处理后的网络入侵检测数据计算样本构建一个图嵌入矩阵；利用预处理后的网络入侵数据计算类惩罚权重；将得到的图嵌入矩阵和类惩罚权重加入到一个宽度神经网络中，得到一个改进的宽度神经网络，称为图嵌入加权宽度网络；使用训练后的图嵌入加权宽度网络对待测的网络入侵检测数据进行分类，得到分类结果。本发明通过利用宽度网络高效的训练方式和高精确性优点的同时，引入图嵌入技术提高了对网络入侵数据的分类能力，并使用自适应加权惩罚矩阵加强宽度网络在训练过程中对少数类的关注，有助于提高网络入侵检测数据分类的准确性。