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一种基于改进自编码器的特征提取及漏洞利用攻击检测方法

摘要

本发明提供了一种基于改进自编码器的特征提取及漏洞利用攻击检测方法。包括:步骤1,对采集的恶意流量进行数值化、标准化、归一化和矩阵化预处理操作;步骤2,应用基于改进自编码器的特征提取方法对预处理后的网络流量进行特征提取,以得到原始数据的最优特征表示;步骤3,将提取到的特征用于分类模型的训练,对不同的漏洞利用攻击行为进行分类识别;步骤4,根据步骤3所得的识别结果,得出漏洞利用攻击检测报告。本发明有效地避免自编码器各层神经元间训练参数过多的问题。

著录项

  • 公开/公告号CN113468537A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-10-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 江苏大学;

    申请/专利号CN202110657903.7

  • 申请日2021-06-15

  • 分类号G06F21/57(20130101);G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 212013 江苏省镇江市京口区学府路301号

  • 入库时间 2023-06-19 12:46:51

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