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申请/专利权人：长沙理工大学
摘要：本发明公开发表了一种基于E‑GraphSAGE和多尺度注意力CNN的入侵检测方法，该方法属于网络安全领域。本方法对网络流量数据进行数据缺失值处理，数值化，标准化，构建流量信息交互图，降低模型的训练负担。将处理好的数据和流量信息交互图输入到E‑GraphSAGE以聚合流量的邻居特征，结果转化图像格式输入到具有注意力机制的多尺度CNN中，通过计算机视觉的方法得到分类结果。本方法可以有效的检测异常信息，降低误报的出现，提高检测的准确率。
主权项：1.一种基于E-GraphSAGE和多尺度注意力CNN的入侵检测方法，其特征在于，包括：S1:对网络流量数据集进行数据预处理，包括数据缺失值进行删除，对标签型数据进行独热编码，标准化等操作；S2:流量信息交互图构建；S3:进行训练集和测试集的划分；S4:E-GraphSAGE根据流量信息交互图聚合训练数据的邻居特征，然后将结果转为图像格式输入到多尺度注意力CNN中新型，进行模型的训练；S5:将预处理后的测试集输入到训练完成的网络中，得到最终的分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长沙理工大学 基于E-GraphSAGE和多尺度注意力CNN的入侵检测方法
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