南京航空航天大学陈松灿获国家专利权
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!
龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于Universum学习的网络入侵检测方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN116318848B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202310093259.4,技术领域涉及:H04L9/40;该发明授权一种基于Universum学习的网络入侵检测方法是由陈松灿;杜斐设计研发完成,并于2023-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于Universum学习的网络入侵检测方法在说明书摘要公布了:本发明提供了一种基于Universum学习的网络入侵检测方法,能够用于网络入侵检测领域,包括:通过Mixup技术轻松地生成大量表格型网络入侵数据集的Universum数据和一种两阶段式的混合分裂准则,其中,在第二阶段,Uni‑tree根据Universum信息和纯度信息共同选择最优分裂点。通过采用本发明的Uni‑tree算法,能够达到提高检测准确度的目的,同时能够降低对有标签数据集大小的需求。
本发明授权一种基于Universum学习的网络入侵检测方法在权利要求书中公布了:1.一种基于Universum学习的网络入侵检测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1,通过流特征提取器获取表格式的网络入侵数据集D,生成相应的Universum数据集U;步骤2,将网络入侵数据集D中所有流特征样本加入节点X中,作为节点X中的数据样本;步骤3,判断节点X中网络入侵数据集D中的流特征样本是否满足决策树的分裂停止条件,如果满足停止条件,令节点X为叶子节点,并根据节点X中样本数最多的类别赋予节点X标签;如果不满足停止条件,将Universum数据集U放入节点X中,进入步骤4;步骤4,根据节点X中流特征样本的每个特征及特征值,得到节点X分裂时可能的分裂点集合A;步骤5,计算出集合A中各个分裂点的基尼系数Gini,将各个分裂点按基尼系数Gini从小到大排序,并取前k个分裂点组成候选分裂点集合CP;步骤6,进行二次选择,得到最优分裂点OSP;步骤7,根据最优分裂点OSP,将节点X中网络入侵数据集D中的流特征样本划分为两个不相交的子数据集,并分别将这两个子数据集加入第l个子节点X_l和第r个子节点X_r中,同时分别判断子节点X_l、X_r是否满足决策树的分裂停止条件,如果满足停止条件,令相应子节点为叶子节点,并根据节点中样本数最多的类别赋予节点标签;如果不满足停止条件,分别将子节点X_l、X_r设置为当前节点X,并根据最优分裂点OSP切分当前节点X中的Universum数据集U,将切分后得到的两个子数据集分别加入两个子节点X_l、X_r中,进入步骤4。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人南京航空航天大学,其通讯地址为:210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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。