[01340591]基于分布式迁移网络学习的入侵检测系统及其方法
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技术详细介绍
本发明公开了一种基于分布式迁移网络学习的入侵检测系统及其方法,主要解决现有方法对某些攻击类型的检测率较低,重新搜集数据困难的问题。整个系统包括：网络行为记录预处理模块、异常检测模块和异常行为分析模块。网络行为记录预处理模块,对网络行为记录完成量化和归一化处理;异常检测模块使用异常检测学习机,对输入的记录完成分类识别,确定该记录是否为正常行为,若正常,结束检测,否则,将该记录传至异常行为分析模块;异常行为分析模块使用异常行为分析学习机,对输入的异常记录进行分类识别,输出其攻击类型。本发明具有能够利用已有其他资源提高对原检测率较低的攻击类型的检测率,无需重新搜集数据的优点,可用于网络入侵检测。