| 专利名称 | 一种基于维纳过程的异常入侵检测集成学习方法及装置 | 申请号 | CN201310712975.2 | 专利类型 | 发明专利 | 公开（公告）号 | CN103716204A | 公开（授权）日 | 2014.04.09 | 申请（专利权）人 | 中国科学院信息工程研究所 | 发明（设计）人 | 李倩;牛温佳;管洋洋;黄超;刘萍;郭莉 | 主分类号 | H04L12/26(2006.01)I | IPC主分类号 | H04L12/26(2006.01)I;G06N3/02(2006.01)I | 专利有效期 | 一种基于维纳过程的异常入侵检测集成学习方法及装置 至一种基于维纳过程的异常入侵检测集成学习方法及装置 | 法律状态 | 实质审查的生效 | 说明书摘要 | 本发明涉及一种基于维纳过程的异常入侵检测集成学习方法，包括以下步骤：选择网络流量数据集；将每个网络流量样本及其样本概率分布输入到未初始化的神经网络分类器或者经过上次训练得到的神经网络弱分类器中，判断神经网络弱分类器对每个网络流量样本是否分类错误，调整每个网络流量样本的数量及样本概率分布；反复执行步骤2，得到多个神经网络弱分类器；分别确定每个神经网络弱分类器的权重；根据每个弱分类器及每个弱分类器对应的权重，得到强分类器；将待检测网络数据流输入到强分类器中，得到入侵检测结果；重复执行步骤6，直至所有待检测网络数据流检测完毕。本发明能够解决不平衡数据集的分类问题、得到分类正确率较高的无偏分类器。 |
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