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申请/专利权人：广西安测信息技术有限公司
摘要：本发明公开了基于深度学习的自适应入侵检测系统及方法，属于深度学习技术领域，系统包括：网络节点识别模块，用于识别网络节点；样本录入模块，用于录入历史入侵事件样本；入侵转移解析模块，用于输出转移网络节点，以及预设转移概率；模型构建模块，用于构建入侵转移检测模型；网络识别模块，用于识别网络状态数据和系统状态数据；入侵风险指标获取模块，用于获取入侵风险指标；入侵提醒模块，用于进行提醒。本申请解决了传统入侵检测系统难以有效识别并应对通过节点连接关系进行转移的入侵异常，导致网络稳定运行难以把控的技术问题，达到了通过识别转移网络，针对化的进行入侵风险检测，提高入侵检测的准确率和网络的稳定性的效果。
主权项：1.基于深度学习的自适应入侵检测系统，其特征在于，所述系统包括：网络节点识别模块，用于识别目标网络的多个网络节点，其中，每个网络节点对应一个网络设备；样本录入模块，用于录入所述目标网络的历史入侵事件样本；入侵转移解析模块，用于根据所述多个网络节点的连接关系对所述历史入侵事件样本进行入侵转移解析，输出每个网络节点对应的转移网络节点，以及每个转移网络节点的预设转移概率；模型构建模块，用于根据每个网络节点对应的转移网络节点，以及每个转移网络节点的预设转移概率，构建入侵转移检测模型；网络识别模块，用于识别所述目标网络的网络状态数据和系统状态数据；入侵风险指标获取模块，用于将所述网络状态数据和所述系统状态数据输入所述入侵转移检测模型中，根据所述入侵转移检测模型，获取入侵风险指标；入侵提醒模块，用于基于所述入侵风险指标，生成入侵检测报告发送至网关进行提醒。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西安测信息技术有限公司 基于深度学习的自适应入侵检测系统及方法
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