摘要
本发明属于网络入侵检测技术领域,旨在解决网络入侵检测中信息利用不充分、特征维度不完整的问题。提供了一种N‑gram频率和融合改进算法的网络入侵检测方法,包括以下步骤:获取原始网络数据流量包,并将其分割为若干独立的初始会话;将数据包中的包头信息、有效载荷和时间戳进行分别提取;将同一数据包中提取出的包头信息、有效载荷和时间戳组成一数据包集合;同一会话中的所有数据包集合组成一完整会话;提取完整会话的包头特征、有效载荷特征和时间特征,得到一特征序列;并对特征序列进行深层次特征提取,得到深层次会话特征;基于深层次会话特征进行网络数据流量检测结果分类。本发明提取的特征集完整且具有更高的分类精度。
技术关键词
网络入侵检测方法
会话特征
网络入侵检测模型
包头
特征提取模块
注意力神经网络
网络入侵检测装置
网络入侵检测技术
序列
频率
算法
字段
数据采集模块
数据解码
冗余
系统为您推荐了相关专利信息
模拟模型
交叉注意力机制
智能模拟方法
特征提取模块
立方体
图片
文本特征向量
图像特征向量
融合方法
计算机可执行指令
视频去雨方法
语义特征
状态空间模型
融合特征
雨天
多层线路板
质检系统
机器学习模型
系统集成模块
模型训练模块
超分辨率重建方法
实时视频
视觉特征
卡尔曼滤波
残差模块