-
公开(公告)号：CN119094245A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411570443.4
申请日：2024-11-06
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: H04L9/40 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于解释性分析与经验知识优化的多层级网络入侵检测方法、系统及介质，本发明基于解释性分析与经验知识优化的多层级网络入侵检测方法通过一种多层次、结构化的入侵检测框架实现对网络流量中时序依赖性与固有特征的全面感知和非线性映射处理，并结合SHapley加法解释（SHAP）方法与经验知识形成迭代反馈纠错机制优化框架的决策范式，能提升模型的表达能力和泛化性及稳定性，强化入侵检测模型的检测效果。
-
公开(公告)号：CN119696934B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510206124.3
申请日：2025-02-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: H04L9/40 , G06F18/15 , G06F18/2111 , G06F18/213 , G06F18/2431 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于动态网络特征筛选的强化学习入侵检测方法及系统，方法包括构建基于Transformer框架增强的自适应奖励强化学习网络和结合小龙虾优化算法进行网络流量特征筛选，基于Transformer增强的自适应奖励强化学习网络架构，通过将Transformer机制与强化学习相结合，显著增强了在动态网络环境中的自适应学习和决策优化能力；结合小龙虾优化算法对高维网络流量进行特征萃取捕捉对入侵检测最有价值的特征集合，能够高效地从复杂多变的网络流量数据中提取出最具代表性的特征子集，提升了特征选择过程的自动化和精度；本发明方法有效克服了现有技术在样本不均衡、特征选择、动态适应性等方面的不足，提供一种更加智能、高效的入侵检测解决方案。
-
公开(公告)号：CN119094245B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411570443.4
申请日：2024-11-06
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: H04L9/40 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于解释性分析与经验知识优化的多层级网络入侵检测方法、系统及介质，本发明基于解释性分析与经验知识优化的多层级网络入侵检测方法通过一种多层次、结构化的入侵检测框架实现对网络流量中时序依赖性与固有特征的全面感知和非线性映射处理，并结合SHapley加法解释（SHAP）方法与经验知识形成迭代反馈纠错机制优化框架的决策范式，能提升模型的表达能力和泛化性及稳定性，强化入侵检测模型的检测效果。
-
公开(公告)号：CN119696934A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202510206124.3
申请日：2025-02-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: H04L9/40 , G06F18/15 , G06F18/2111 , G06F18/213 , G06F18/2431 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于动态网络特征筛选的强化学习入侵检测方法及系统，方法包括构建基于Transformer框架增强的自适应奖励强化学习网络和结合小龙虾优化算法进行网络流量特征筛选，基于Transformer增强的自适应奖励强化学习网络架构，通过将Transformer机制与强化学习相结合，显著增强了在动态网络环境中的自适应学习和决策优化能力；结合小龙虾优化算法对高维网络流量进行特征萃取捕捉对入侵检测最有价值的特征集合，能够高效地从复杂多变的网络流量数据中提取出最具代表性的特征子集，提升了特征选择过程的自动化和精度；本发明方法有效克服了现有技术在样本不均衡、特征选择、动态适应性等方面的不足，提供一种更加智能、高效的入侵检测解决方案。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.048 seconds)
