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申请/专利权人：烟台大学
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种基于深度学习的司法大数据网络入侵检测方法及系统。方法，包括获取司法大数据中的多源数据；对获取的多源数据进行数据预处理；将预处理后的多源数据进行数据集划分，得到训练集和测试集；建立基于深度学习的司法大数据入侵检测模型；利用司法大数据入侵检测模型对多源数据进行特征提取和特征降维；利用长短时记忆网络和贝叶斯线性层对降维后的特征进行预测，得到预测结果；本发明采用深度学习模型中的CNN组件自动学习司法大数据中的复杂模式和异常行为，无需依赖传统的、可能被APT规避的预定义规则，使模型能够捕捉到APT攻击的微妙迹象，从而提高检测的准确性和全面性。
主权项：1.一种基于深度学习的司法大数据网络入侵检测方法，其特征在于，包括：获取司法大数据中的多源数据；对获取的多源数据进行数据预处理；将预处理后的多源数据进行数据集划分，得到训练集和测试集；建立基于深度学习的司法大数据入侵检测模型；利用司法大数据入侵检测模型对多源数据进行特征提取和特征降维；利用长短时记忆网络和贝叶斯线性层对降维后的特征进行预测，得到预测结果；利用训练集和测试集对模型进行训练，并验证训练结果，得到训练好的司法大数据入侵检测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 烟台大学 一种基于深度学习的司法大数据网络入侵检测方法及系统
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