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基于高斯混合隐马尔可夫及迁移学习的多阶段攻击检测算法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2023110941208
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2023110941208 | 专利名称 | 基于高斯混合隐马尔可夫及迁移学习的多阶段攻击检测算法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | H04L 9/40 (2022.01),G06F 18/20 (2023.01),G06F 18/2135 (2023.01),G06N 3/09 (2023.01),G06N 3/096 (2023.01) |
| 申请人 | 燕山大学 | 申请地址 | 河北省秦皇岛市海港区河北大街438号 |
| 发明人 | 王倩,王伟陇,王学航,刘韩,任家东 | 申请日期 | 2023-08-29 |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2026-09-23 17:33:30 |
| 专利摘要 | 本发明公开了基于高斯混合隐马尔可夫及迁移学习的多阶段攻击检测算法，属于网络安全技术领域，首先用GMM在高维空间将警报数据进行聚类，从混合警报中聚类出真正的威胁警报，结合HMM，充分考虑MSA的连续性各阶段独特的警报特征以及阶段之间的转换信息，解决复杂的MSA使得模型对警报特征的学习不全面问题；其次使用训练模型参数的优化Baum‑Welch算法和优化Viterbi算法，解决传统HMM在面对复杂多阶段攻击时的识别和预测问题提高模型的性能；最后使用改进的TL方法对GMM‑HMM模型参数进行微调，在训练算法中加入KL散度作为惩罚项来缩小源域和目标域之间的分布差异，从而更好地解决了TL过程中的偏差问题。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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