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申请/专利权人：广西电网有限责任公司
摘要：本发明提功了一种基于神经网络算法的网络数据入侵检测方法，属于网络安全领域，包括：获取第一和第二数据库、利用神经网络算法获取第一和第二检测模型、利用预设检测库对第一和第二检测模型进行验证并筛选出异常检测数据、为异常检测数据设计权重并更新数据库、基于更新后的数据库获取更新入侵检测模型、对待检测网络数据进行检测、统计异常网络数据、再次更新数据库并重新训练更新入侵检测模型。本发明通过两个检测模型筛选难以被识别的异常数据并对此类数据加权后更新到数据库，并基于数据库训练检测模型，减少了参数设置的人为影响，增加了检测准确率；此外，对异常网络数据的统计和模型的更新，使模型更灵活，适用性更强。
主权项：1.一种基于神经网络算法的网络数据入侵检测方法，其特征在于，包括：将预设数据库随机均分成第一数据库和第二数据库；分别根据所述第一数据库和所述第二数据库利用神经网络算法训练入侵检测模型，得到第一检测模型和第二检测模型；利用预设检测库对所述第一检测模型和所述第二检测模型进行验证，得到验证结果，对所述验证结果进行筛选得到异常检测数据；将异常检测数据添加到所述预设数据库，并设置所述异常检测数据的权重为所述预设数据库内其余数据的两倍，得到更新数据库；根据所述更新数据库利用所述神经网络算法进行训练，得到更新入侵检测模型；收集待检测网络数据，并输入到所述更新入侵检测模型，得到检测结果；所述检测结果包括：正常状态和异常状态；统计所述检测结果为所述正常状态且预设保护对象被入侵时的异常网络数据；将所述异常网络数据添加到所述更新数据库，并为所述异常网络数据设置与所述异常检测数据相同的权重，并返回步骤“根据所述更新数据库利用所述神经网络算法进行训练，得到更新入侵检测模型”。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西电网有限责任公司 一种基于神经网络算法的网络数据入侵检测方法
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