模型训练方法、网络入侵检测方法、相关装置及设备制造方法及图纸

技术编号:41361515 阅读:24 留言:0更新日期:2024-05-20 10:10
本申请公开了一种模型训练方法、网络入侵检测方法、模型训练装置、网络入侵检测装置、第一设备、第二设备及存储介质。其中,模型训练方法包括:确定第一训练数据集、第二训练数据集、第一标签集和第二标签集;第一训练数据集包含源域的样本,第二训练数据集包含目标域的样本,样本包括网络流量数据;第一标签集包含源域和目标域共有的标签,第二标签集包含目标域独有的标签,标签表征网络流量数据的类型,网络流量数据的类型能够表征是否存在网络入侵;至少利用第一训练数据集、第二训练数据集、第一标签集和第二标签集,训练第一模型。采用本申请的方案,能够通过第一模型实现对目标域的待分类网络流量数据的全类别分类。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及网络安全,尤其涉及一种模型训练方法、网络入侵检测方法、相关装置及设备


技术介绍

1、第五代移动通信技术(5g)在物联网(英文可以表达为internet of things,简称为iot)、工业互联网等特定场景下应用广泛,衍生出了多种多样的新型应用场景,比如5g+工业物联网、5g+工业机器视觉、5g+远程运维等。而5g在与物联网、工业互联网等特定场景进行深度融合后,如何保障网络安全成为亟待解决的问题。

2、相关技术中,可以通过多种措施来保障网络安全,其中,网络入侵检测是保障网络安全的一种重要手段。然而,对于如何提高网络入侵检测的准确性,相关技术尚未有有效解决方案。


技术实现思路

1、为解决相关技术问题,本申请实施例提供一种模型训练方法、网络入侵检测方法、相关装置及设备。

2、本申请实施例的技术方案是这样实现的:

3、本申请实施例提供一种模型训练方法,包括:

4、确定第一训练数据集、第二训练数据集、第一标签集和第二标签集;所述第一训练数据集包含源域的样本本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种模型训练方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标域与物联网或工业互联网关联。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述第一模型包含第一子模型和第二子模型,所述第一子模型用于对输入的样本进行域分类,所述第二子模型用于对输入的样本进行标签分类;训练所述第一模型的过程中,

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述采用与第一参数关联的有监督学习方式训练所述第一模型,包括:

6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,训练所述第一模型的过程中...

【技术特征摘要】

1.一种模型训练方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标域与物联网或工业互联网关联。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述第一模型包含第一子模型和第二子模型,所述第一子模型用于对输入的样本进行域分类,所述第二子模型用于对输入的样本进行标签分类;训练所述第一模型的过程中,

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述采用与第一参数关联的有监督学习方式训练所述第一模型,包括:

6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,训练所述第一模型的过程中,

7.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述第一模型还包含第三子模型,所述第三子模型用于对输入的样本进行特征提取;训练所述第一模型的过程中,

8.根据权利要求1至7任一项所述的方法,其特征在于,所述至少利用所述第一训练数据集、第二训练数据集、第一标签集和第二标签集,训练第一模型,包括:

9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述对所述第一训练数...

【专利技术属性】
技术研发人员:于乐张峰马禹昇金正平时忆杰张佳晖
申请(专利权)人:中国移动通信集团有限公司
类型:发明
国别省市:

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