[發明專利]一種基于ARN的物聯網入侵檢測方法在審
| 申請號： | 202210572955.9 | 申請日： | 2022-05-24 |
| 公開（公告）號： | CN115021987A | 公開（公告）日： | 2022-09-06 |
| 發明（設計）人： | 楊昌松;柳悅玲;劉梓毅;丁勇;劉洋 | 申請（專利權）人： | 桂林電子科技大學 |
| 主分類號： | H04L9/40 | 分類號： | H04L9/40;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 桂林文必達專利代理事務所(特殊普通合伙) 45134 | 代理人： | 白洪 |
| 地址： | 541004 廣西*** | 國省代碼： | 廣西;45 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 arn 聯網 入侵 檢測 方法 | ||
1.一種基于關聯性神經網絡(associative recurrent network，ARN)的物聯網入侵檢測方法，其特征在于，包括下列步驟：
將入侵檢測數據初始化為訓練數據集與測試數據集；
將所述訓練數據集輸入基于ARN的入侵檢測模型中進行建模，獲得訓練好的ARN模型；
將所述測試數據集輸入訓練好的ARN模型，獲得檢測結果；
將所述檢測結果與真實值進行比較，獲得對應的比較結果。
2.如權利要求1所述的基于ARN的物聯網入侵檢測方法，其特征在于，
所述基于ARN的入侵檢測模型是循環神經網絡的變體模型，使用self-attention學習過去隱藏狀態和當前時刻輸入信息之間的關系。
3.如權利要求2所述的基于ARN的物聯網入侵檢測方法，其特征在于，
所述基于ARN的入侵檢測模型的實現過程，包括下列步驟：
使用當前輸入Xt和過去隱藏狀態ht-1的權重Wx和對Xt和ht-1進行初始化，同時，使當前輸入Xt和過去隱藏狀態ht-1具有相同的矩陣維度；
使用stack將過去隱藏狀態ht-1和當前輸入ht拼接在一起，構造self-attention輸入數據；
利用self-attention學習過去隱藏狀態ht-1和當前輸入Xt之間的關系，構造互補矩陣h't-1；
將互補矩陣h't-1補充到當前輸入Xt以實現當前時刻隱藏狀態ht的重置。
4.如權利要求3所述的基于ARN的物聯網入侵檢測方法，其特征在于，
所述互補矩陣h't-1包含當前輸入Xt與過去隱藏狀態ht-1相關聯的部分，以及過去隱藏狀態ht-1中去除可以由當前輸入Xt表征的冗余部分后所剩余的部分。
5.如權利要求3所述的基于ARN的物聯網入侵檢測方法，其特征在于，
重置后的當前時刻隱藏狀態ht去除了過去隱藏狀態中可以由當前時刻信息表示的冗余部分，并突出顯示當前時刻信息中與過去隱藏狀態相關聯的部分。
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