[發明專利]一種長短連接切換下的模型魯棒性量化方法在審
| 申請號: | 202211566825.0 | 申請日: | 2022-12-07 |
| 公開(公告)號: | CN116186686A | 公開(公告)日: | 2023-05-30 |
| 發明(設計)人: | 張云;段倩倩 | 申請(專利權)人: | 上海工程技術大學 |
| 主分類號: | G06F21/55 | 分類號: | G06F21/55;H04L9/40;G06F21/57;G06N3/0442 |
| 代理公司: | 上海科盛知識產權代理有限公司 31225 | 代理人: | 蔡彭君 |
| 地址: | 201620 *** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 長短 連接 切換 模型 魯棒性 量化 方法 | ||
1.一種長短連接切換下的模型魯棒性量化方法,其特征在于,包括以下步驟:
S1、構建基于LSTM的入侵檢測模型;
S2、基于2個線性約束對確定在特定擾動下的檢測模型的輸出元素的上界和下界,確定模型的預測結果的浮動范圍;
S3、利用霍爾德不等式求解輸出元素的上界的最大值和輸出元素的下界的最小值,所述輸出元素的上界的最大值為全局上邊界,所述輸出元素的下界的最小值為全局下邊界;
S4、基于所述全局上邊界和全局下邊界,利用二叉搜索算法計算魯棒性邊界,基于魯棒性邊界檢測模型的魯棒性。
2.根據權利要求1所述的一種長短連接切換下的模型魯棒性量化方法,其特征在于,所述輸出元素的上界的表達式為:
其中,為輸出元素的上界,為上界的遞歸權重與初始隱藏狀態之積,為上界的遞歸權重與預激活值之積,為上界的遞歸偏置值,為輸出層偏置值。
3.根據權利要求1所述的一種長短連接切換下的模型魯棒性量化方法,其特征在于,所述輸出元素的下界的表達式為:
其中,為輸出元素的下界,為下界的遞歸權重與初始隱藏狀態之積,為下界的遞歸權重與預激活值之積,為下界的遞歸偏置值。
4.根據權利要求1所述的一種長短連接切換下的模型魯棒性量化方法,其特征在于,所述線性約束包括上限線性約束和下限線性約束。
5.根據權利要求1所述的一種長短連接切換下的模型魯棒性量化方法,其特征在于,確定在特定擾動下的檢測模型的輸出元素的上界和下界的步驟包括:
聯立2個線性約束,對檢測模型的非線性激活函數和隱藏狀態進行線性近似,確定輸出元素的上界和下界。
6.根據權利要求1所述的一種長短連接切換下的模型魯棒性量化方法,其特征在于,所述魯棒性邊界的計算過程為:
給出魯棒性邊界的初始值,如果限制條件不成立,則減小魯棒性邊界的值,如果成立則增大魯棒性邊界的值,循環此過程,直到求出最大認證下界或達到最大迭代次數,得到魯棒性邊界。
7.根據權利要求1所述的一種長短連接切換下的模型魯棒性量化方法,其特征在于,所述魯棒性邊界為檢測模型的輸入流量的擾動值。
8.根據權利要求1所述的一種長短連接切換下的模型魯棒性量化方法,其特征在于,所述基于LSTM的入侵檢測模型中的LSTM由輸入門、遺忘門、輸出門組成。
9.根據權利要求1所述的一種長短連接切換下的模型魯棒性量化方法,其特征在于,所述入侵檢測模型包括輸入模塊、編碼模塊、檢測模塊和輸出模塊,所述檢測模塊包括多層LSTM。
10.根據權利要求9所述的一種長短連接切換下的模型魯棒性量化方法,其特征在于,所述檢測模塊學習學習處理后的流量的特征,完成預測分類,所述對原始流量進一步處理,包括流量清洗、地址替換、長度統一的步驟。
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