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一种基于STBformer模型的网络入侵检测方法及系统
申请人信息
- 申请人:南京信息工程大学
- 申请人地址:210032 江苏省南京市江北新区宁六路219号
- 发明人: 南京信息工程大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于STBformer模型的网络入侵检测方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410233716.X |
| 申请日 | 2024/3/1 |
| 公告号 | CN117811850A |
| 公开日 | 2024/4/2 |
| IPC主分类号 | H04L9/40 |
| 权利人 | 南京信息工程大学 |
| 发明人 | 孙乐; 沈正斌 |
| 地址 | 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
摘要文本
本发明公开了一种基于STBformer模型的网络入侵检测方法及系统，在网络流量高峰期和实时数据传输中迅速而精准地识别潜在的入侵行为。本发明STBformer混合模型中，通过组合全连接层搭建流级投影模块；通过多头注意力机制和快速傅里叶变换，搭建Attspec模块，使待检测数据先经过注意力模块提取时域信息特征，再经过频域模块提取频域信息特征；最后加入双向长短期记忆网络，理解和捕捉时序数据中的关联关系。本发明网络入侵检测方法能够根据网络环境和入侵行为的演变进行实时优化，通过不断学习和调整模型参数，有效识别新型入侵攻击，同时具备自我适应性，为长期网络安全维护提供了便利。
专利主权项内容
1.一种基于STBformer模型的网络入侵检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、数据预处理，基于待检测数据集，进行特征编码、数值归一化处理，将待检测数据集划分为训练数据集和验证数据集；步骤S2、构建STBformer混合模型，具体为：S2.1、通过组合全连接层，搭建流级投影模块；S2.2、通过多头注意力机制和快速傅里叶变换，搭建Attspec 模块； Attspec模块包括Spectral模块和Attention模块，待检测数据先经过Attention模块提取时域信息特征，再经过Spectral模块提取频域信息特征；S2.3、基于流级投影模块和Attspec模块，加入双向长短期记忆网络，共同组合成STBformer混合模型；S2.4、通过分类模块对网络流量进行分类；S2.5、对STBformer混合模型进行训练及参数设置；步骤S3、进行网络入侵检测，检测出异常流量。。来自：