公开(公告)号：CN119276600A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411549411.6

申请日：2024-11-01

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 行鸿彦 ,  倪志伟

IPC: H04L9/40 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供了基于特征降维和图卷积的海洋网络入侵检测方法及系统，包括：分析海洋气象传感器网络框架及特性；对网络流量数据集进行预处理，得到预处理网络流量数据集；构建GARF算法对网络流量数据集进行特征降维，寻找最佳特征子集，减少原始网络入侵检测数据集的特征维度；构建ANN算法得到最佳特征子集的最优近似最近邻节点集，将网络流量数据转化为图结构型数据；最后构建图卷积网络对图结构型数据进行网络流量分类预测，得到分类结果；结合分类结果，采用损失函数作为评估标准、采用优化算法作为优化器对预先建立的海洋网络入侵检测模型进行训练，得到训练后的海洋网络入侵检测模型，实现海洋网络入侵检测功能。

公开(公告)号：CN117081831A

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202311150569.1

申请日：2023-09-07

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 行鸿彦 ,  倪志伟

IPC: H04L9/40 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24

Abstract: 本发明公开了基于数据生成和注意力机制的网络入侵检测方法及系统，涉及网络技术领域，包括：接收网络流量数据集，对网络流量数据集进行预处理，得到预处理网络流量数据集；将攻击类样本中的少数类攻击类样本输入至预先建立的ECGAN模型内，得到预设类型和预设数量的少数类攻击类样本，并与网络流量样本合并，得到最终训练数据集；将最终训练数据集输入至预先建立的神经网络模型内，得到高维时空流量特征，将高维时空流量特征输入至预设的分类网络内，得到分类结果；结合分类结果，采用损失函数作为评估标准、采用优化算法作为优化器对预先建立的网络入侵检测模型进行训练，得到训练后的网络入侵检测模型，实现网络入侵检测功能。