公开(公告)号：CN115175191B

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202210783769.X

申请日：2022-06-28

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 王攀 ,  羊亚红

IPC: H04W12/121 ,  H04W12/00 ,  H04L47/2441 ,  H04L9/40 ,  G06F18/243 ,  G06F18/2433 ,  G06N3/0499 ,  G06N5/01 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明提供了一种基于ELM和深度森林的混合模型异常流量检测系统及方法，系统包括对实时流量进行特征提取、降维，对降维后的流量特征采用基于ELM和深度森林模型的混合检测，该检测方法主要包括利用无线传感器网络中成员节点上部署的ELM算法对流量进行快速检测，在成员节点的上层节点Sink节点使用深度森林模型对成员节点检测出的异常流量进行二次检测，并最终给出异常流量检测结果，最后在管理节点将该条流量数据存入临时数据库，使用原数据集和新数据集参照准确率和AUC等评估指标对深度森林模型调优。本发明可以完成无线传感器等资源受限节点上的异常流量检测，降低了各个节点异常检测的能耗，同时也能提高异常检测结果的准确率。

公开(公告)号：CN115175191A

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202210783769.X

申请日：2022-06-28

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 王攀 ,  羊亚红

IPC: H04W12/121 ,  H04W12/00 ,  H04L47/2441 ,  H04L9/40 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供了一种基于ELM和深度森林的混合模型异常流量检测系统及方法，系统包括对实时流量进行特征提取、降维，对降维后的流量特征采用基于ELM和深度森林模型的混合检测，该检测方法主要包括利用无线传感器网络中成员节点上部署的ELM算法对流量进行快速检测，在成员节点的上层节点Sink节点使用深度森林模型对成员节点检测出的异常流量进行二次检测，并最终给出异常流量检测结果，最后在管理节点将该条流量数据存入临时数据库，使用原数据集和新数据集参照准确率和AUC等评估指标对深度森林模型调优。本发明可以完成无线传感器等资源受限节点上的异常流量检测，降低了各个节点异常检测的能耗，同时也能提高异常检测结果的准确率。