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发明

基于对比学习的网络入侵检测方法、系统、设备及介质2025

2024-04-21 07:50:16 发布于四川 1
  • 申请专利号：CN202410132464.1
  • 公开（公告）日：2025-04-22
  • 公开（公告）号：CN117914618A
  • 申请人：广东技术师范大学
摘要：本发明公开了本发明提供了一种基于对比学习的网络入侵检测方法、系统、设备及介质，所述方法包括如下步骤：获取并对网络流量数据包进行规范化处理，将经过规范化处理的网络流量数据包按时间顺序排列后进行预处理，其中，网络流量数据包括正常流量数据和攻击流量数据；将经过预处理的网络流量数据包转换为二维图像，并划分为训练集和测试集；采用CNN模型作为特征提取器，将训练集输入到CNN模型中，提取二维图像的高维特征，生成正常‑异常样本对；通过对比学习方法将提取的高维特征映射到单位球体上，进行数据分类；将经过分类的数据输入到预测模型中进行分析预测，并输出结果；将测试集依次输入到训练好的CNN模型和预测模型中，进行网络入侵检测。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 117914618 A (43)申请公布日 2024.04.19 (21)申请号 202410132464.1 G06F 18/213 (2023.01) H04L 41/16 (2022.01) (22)申请日 2024.01.30 (71)申请人 广东技术师范大学 地址 510630 广东省广州市天河区中山大 道西293号 (72)发明人 刘兰　周驰宇　蔡廷丰　陆海　 罗洪强　张鹏　 (74)专利代理机构 广州新诺专利商标事务所有 限公司 44100 专利代理师 吴泽燊 (51)Int.Cl. H04L 9/40 (2022.01) G06N 3/0464 (2023.01) G06F 18/24 (2023.01) G06F 18/214 (2023.01) 权利要求书2页 说明书11页 附图2页 (54)发明名称 基于对比学习的网络入侵检测方法、系统、 设备及介质 (57)摘要 本发明公开了本发明提供了一种基于对比 学习的网络入侵检测方法、系统、设备及介质，所 述方法包括如下步骤：获取并对网络流量数据包 进行规范化处理，将经过规范化处理的网络流量 数据包按时间顺序排列后进行预处理，其中，网 络流量数据包括正常流量数据和攻击

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