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一种基于集成机器学习算法的双模式入侵检测装置

摘要

本发明提供一种基于集成机器学习算法的双模式入侵检测系统,包括监控模块、网络入侵检测模块、智能入侵检测模块、串联检测模块及告警模块;监控模块用于根据监控策略从网络流量中获取流量数据;网络入侵检测模块利用入侵检测规则对流量数据进行匹配,若匹配到“黑”规则的流量数据时,启动告警模块,对于未匹配到规则的流量数据,则将其转发至智能入侵检测模块;智能入侵检测模块集成多种机器学习入侵检测算法,利用入侵检测算法分别对接收的流量数据进行检测,当检测结果为攻击流量时,启动告警模块;告警模块在被启动的情况下,发出告警信号或者进行阻断。该系统将两种检测技术结合起来共同检测网络攻击行为,大大提升了检测的精度和检测性能。

著录项

  • 公开/公告号CN110213287B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-07-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京理工大学;

    申请/专利号CN201910507257.9

  • 申请日2019-06-12

  • 分类号H04L29/06(20060101);G06N3/08(20060101);H04L12/24(20060101);

  • 代理机构11120 北京理工大学专利中心;

  • 代理人刘芳

  • 地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

  • 入库时间 2022-08-23 11:05:07

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-07-10

    授权

    授权

  • 2019-10-08

    实质审查的生效 IPC(主分类):H04L29/06 申请日:20190612

    实质审查的生效

  • 2019-09-06

    公开

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