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申请/专利权人：江苏君智信息服务有限公司
摘要：本发明公开了一种基于大数据的网络入侵检测方法及系统，方法包括数据采集、数据预处理、特征选择、数据样本合成和网络入侵检测。本发明涉及网络入侵检测技术领域，具体是指一种基于大数据的网络入侵检测方法及系统，本发明通过从安全信息与事件管理系统中采集网络入侵检测所需的原始数据；采用特征编码、数据归一化的数据预处理方法；采用结合灰狼算法的改进教学‑学习优化算法进行特征选择，提高了网络入侵检测的准确性；采用深度卷积生成对抗网络进行数据样本合成，保证了合成的数据样本的拟真性；采用联邦学习框架模型进行DDoS攻击检测，提高了网络入侵检测的灵活性、适应性和性能。
主权项：1.一种基于大数据的网络入侵检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：数据采集；步骤S2：数据预处理；步骤S3：特征选择；步骤S4：数据样本合成；步骤S5：网络入侵检测；在步骤S1中，所述数据采集，用于采集网络入侵检测所需的原始数据，具体为从安全信息与事件管理系统中，通过采集，得到网络入侵检测原始数据集；所述网络入侵检测原始数据集，具体包括非DDoS攻击恶意流量数据和DDoS攻击恶意流量数据；在步骤S2中，所述数据预处理，用于对原始数据进行数据预处理，具体为对网络入侵检测原始数据集进行数据预处理，得到网络入侵检测初步数据集；在步骤S3中，所述特征选择，用于对大规模入侵特征进行特征选择，具体为采用结合灰狼算法的改进教学-学习优化算法对网络入侵检测初步数据集进行特征选择，得到特征优化数据集；在步骤S4中，所述数据样本合成，用于处理数据不平衡的问题，具体为采用深度卷积生成对抗网络生成特征优化数据集中的少数类数据样本，得到网络入侵检测数据集；在步骤S5中，所述网络入侵检测，用于检测是否发生DDoS攻击，具体为通过构建联邦学习框架模型并进行模型训练，采用训练后得到的DDoS攻击检测模型进行网络入侵检测，得到DDoS攻击判断数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏君智信息服务有限公司 一种基于大数据的网络入侵检测方法及系统
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