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申请/专利权人：西安邮电大学

摘要：本公开是关于一种基于混合持续变分量子神经网络的网络入侵检测方法，包括：首先，建立混合持续变分量子神经网络的系统模型；其次，预设一个网络入侵数据集，对该网络入侵数据集进行冗余和降维处理；同时，对网络入侵数据集中的少数类样本进行过采样处理，并对网络入侵数据集中的多数类样本进行聚类欠采样处理；得到样本类别均衡数据集；最后将样本类别均衡数据集输入至该系统模型中，经过训练后，得到混合持续变分量子神经网络的二分类或多分类训练结果。本公开对于二分类和多分类具有较高的检测准确率，并且提高了对少数类样本的检测精度。

主权项：1.基于混合持续变分量子神经网络的网络入侵检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：建立混合持续变分量子神经网络的系统模型；在所述建立混合持续变分量子神经网络的系统模型的步骤中，所述混合持续变分量子神经网络的系统模型包括卷积神经网络和持续变分量子神经网络；所述持续变分量子神经网络包括多个基本层，每个所述基本层分别包括执行线性操作的高斯门和执行非线性操作的非高斯门；其中，执行线性操作的所述高斯门包括多个U门、S门和D门；执行非线性操作的所述非高斯门包括门；预设一个网络入侵数据集，对所述网络入侵数据集进行冗余和降维处理；同时，对所述网络入侵数据集中的少数类样本进行过采样处理，并对所述网络入侵数据集中的多数类样本进行聚类欠采样处理；得到样本类别均衡数据集；将所述样本类别均衡数据集输入至所述系统模型中进行训练，得到所述混合持续变分量子神经网络的二分类或多分类训练结果；在将所述样本类别均衡数据集输入至所述系统模型中进行训练，得到所述混合持续变分量子神经网络的二分类或多分类训练结果的步骤包括：将所述样本类别均衡数据集输入至所述卷积神经网络中进行训练，得到第一样本数据集；将所述第一样本数据集输入至所述持续变分量子神经网络中进行训练，得到最终训练结果，所述最终训练结果包括：当所述持续变分量子神经网络在执行二分类时，通过所述高斯门和所述非高斯门进行训练，分别得到量子比特所属类别0和所属类别1的概率，选取所述概率大的作为所述二分类训练结果；当所述持续变分量子神经网络在执行多分类时，在所述持续变分量子神经网络中添加全连接层后进行训练，利用激活函数SoftMax得到多个概率的值，选取所述概率最大的值作为所述多分类训练结果。

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百度查询： 西安邮电大学 基于混合持续变分量子神经网络的网络入侵检测方法