龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：苏州信思科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于无监督学习与孔雀求偶算法的零日攻击检测方法，S1、构建网络流量数据集；S2、对收集的网络流量数据集进行预处理；S3、利用预处理后的网络流量数据集构建无监督学习模型；S4、将孔雀求偶算法应用于无监督学习模型，对无监督学习模型的参数进行全局搜索和优化；S5、将优化后的无监督学习模型部署到实际网络环境中；S6、根据无监督学习模型的输出结果，识别潜在的零日攻击行为；S7、定期对无监督学习模型进行重新训练和优化。本发明通过构建无监督学习模型进行异常检测，利用孔雀求偶算法优化无监督学习模型参数，提升检测系统的通用性和灵活性，实现对潜在零日攻击的精准检测和实时预警。
主权项：1.一种基于无监督学习与孔雀求偶算法的零日攻击检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、构建网络流量数据集，提取多个特征向量以表征网络流量数据的行为特征；S2、对收集的网络流量数据集进行预处理，包括去除噪声、归一化处理和数据变换；S3、利用预处理后的网络流量数据集构建无监督学习模型，通过自组织映射网络进行无监督学习模型训练，识别网络流量中的异常模式；S4、将孔雀求偶算法应用于无监督学习模型，对无监督学习模型的参数进行全局搜索和优化，优化无监督学习模型的检测性能；S5、将优化后的无监督学习模型部署到实际网络环境中，实时监控网络流量，提取实时流量特征并输入模型进行分析；S6、根据无监督学习模型的输出结果，识别潜在的零日攻击行为，当检测到异常时，及时发出预警信号，并生成攻击报告；S7、定期对无监督学习模型进行重新训练和优化，确保无监督学习模型适应新的网络流量模式和攻击方式。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州信思科技有限公司 基于无监督学习与孔雀求偶算法的零日攻击检测方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号