一种基于知识追踪模型的网络流量入侵检测方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于知识追踪模型的网络流量入侵检测方法
申请号:CN202511284590
申请日期:2025-09-10
公开号:CN120811776B
公开日期:2025-12-05
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于知识追踪模型的网络流量入侵检测方法,属于网络流量入侵检测技术领域,能够有效捕捉流量数据中的时序特征以及其潜在的长期发展模式,提升网络流量数据预测及入侵检测性能;包括以下步骤获取网络流量序列和真实标签序列;将获取的网络流量序列和真实标签序列输入至预先训练好的基于知识追踪的入侵检测模型检测网络流量入侵行为;基于知识追踪的入侵检测模型包括数据输入层、知识状态提取层和预测层;数据输入层用于处理网络流量序列和真实标签序列,生成网络流量的嵌入表示和联合嵌入表示;知识状态提取层用于基于网络流量的嵌入表示和联合嵌入表示,提取知识状态;预测层用于基于知识状态和网络流量的嵌入表示,输出网络流量入侵行为的预测结果。
技术关键词
入侵检测方法 入侵检测模型 时间卷积网络 注意力 检测网络流量 序列 前馈神经网络 空洞 入侵检测技术 焦点损失函数 编码器 网络流量数据 掩码矩阵 生成标签 时序特征 线性 元素
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于图表征和样本学习的微生物-药物关联预测方法
药物关联预测方法 随机森林模型 注意力 矩阵分解方法 因子
2
基于图像分割的秀珍菇生长识别预测方法、装置、设备、介质及产品
识别预测方法 长短期记忆网络 图像分割 秀珍菇 DBSCAN聚类算法
3
一种基于发电厂金属表面少样本的AI辅助图像数据标注方法
金属表面缺陷 原始图像数据 边缘检测算法 原型 少量标注数据
4
多车监管场景下的云舱安全员疲劳辨识预警方法及系统
辨识预警方法 疲劳特征 LSTM模型 场景 注意力机制
5
基于多任务级联分析网络的精子实时追踪与分割方法及其系统
分割方法 多任务 采样器结构 加权特征 级联
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号