公开(公告)号：CN117811850B

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410233716.X

申请日：2024-03-01

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 孙乐 ,  沈正斌

IPC: H04L9/40 ,  G06F18/241 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明公开了一种基于STBformer模型的网络入侵检测方法及系统，在网络流量高峰期和实时数据传输中迅速而精准地识别潜在的入侵行为。本发明STBformer混合模型中，通过组合全连接层搭建流级投影模块；通过多头注意力机制和快速傅里叶变换，搭建Attspec模块，使待检测数据先经过注意力模块提取时域信息特征，再经过频域模块提取频域信息特征；最后加入双向长短期记忆网络，理解和捕捉时序数据中的关联关系。本发明网络入侵检测方法能够根据网络环境和入侵行为的演变进行实时优化，通过不断学习和调整模型参数，有效识别新型入侵攻击，同时具备自我适应性，为长期网络安全维护提供了便利。

公开(公告)号：CN117811850A

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202410233716.X

申请日：2024-03-01

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 孙乐 ,  沈正斌

IPC: H04L9/40 ,  G06F18/241 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明公开了一种基于STBformer模型的网络入侵检测方法及系统，在网络流量高峰期和实时数据传输中迅速而精准地识别潜在的入侵行为。本发明STBformer混合模型中，通过组合全连接层搭建流级投影模块；通过多头注意力机制和快速傅里叶变换，搭建Attspec模块，使待检测数据先经过注意力模块提取时域信息特征，再经过频域模块提取频域信息特征；最后加入双向长短期记忆网络，理解和捕捉时序数据中的关联关系。本发明网络入侵检测方法能够根据网络环境和入侵行为的演变进行实时优化，通过不断学习和调整模型参数，有效识别新型入侵攻击，同时具备自我适应性，为长期网络安全维护提供了便利。