基于扩散生成对抗网络和改进白鲸优化的入侵检测算法
项目品类：专利 信息类型：转让信息 参考价格：面议 项目状态：发布中 分享到：
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专利信息登记表（供给方）
| 专利名称 | v |
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| 专利类型 | 国内专利 | ||
| 申请号/专利号 | CN202311095456.6 | ||
| 专利权人 | 燕山大学 | ||
| 申请日 | |||
| 授权日 | |||
| 公开（公告）号 | CN117134969A | ||
| 法律状态 | 已授权 | ||
| 行业分类 | 通信技术 | ||
| 战略性新兴产业分类 | 网络与信息安全软件 | ||
| 意向价格 | 面议 | ||
| 权属人所属地域 | 北京市-市辖区-东城区 | ||
| IPC分类 | H04 电通信技术 | ||
| 专利类别 | 发明 | ||
| 是否有PCT 选项 | |||
| 合作方式 | 技术转让|技术服务| | ||
| 专利摘要 | 本发明公开了一种基于扩散生成对抗网络和改进白鲸优化的融合神经网络入侵检测算法，属于信息安全技术领域，包括以下步骤：步骤S1、利用不平衡数据集训练扩散生成对抗网络，生成少数类别的样本；步骤S2、生成样本与不平衡数据集结合，得到平衡数据集；步骤S3、对平衡数据集利用改进白鲸优化算法进行特征选择、数据降维；步骤S4、训练融合神经网络入侵检测模型Transformer—BiLSTM，检测网络攻击。本发明解决了传统生成对抗网络训练不稳定的问题，使得生成对抗网络能够稳定生成逼近真实样本的生成样本,解决数据的不平衡问题。 |
| 信息有效期 | 至 |
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