【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络，尤其涉及基于特征降维和图卷积的海洋网络入侵检测方法及系统。
技术介绍
1、物联网作为一种快速发展的新兴技术，对海洋物联网的信息化、智能化有着重要的推动作用，而海洋气象传感器网络作为海洋物联网的重要组成部分，为海洋养殖业、海洋航行、海洋能源开采提供了珍贵的气象海洋数据。海洋气象传感器网络容易遭受非法接入网络的攻击，使海洋物联网的网络安全受到严重威胁，这要求对海洋网络行为和网络流量进行及时地检测与分析，通过建立海洋气象传感器网络入侵检测系统，识别海洋气象传感器网络中的带有攻击性的网络异常流量，提高海洋气象传感器网络的可靠性和安全性。
2、近年来，传统机器学习方法被广泛应用于网络入侵检测领域，但传统的浅层机器学习不能自动学习特征，需要人为地提取特征，且在面对高维大规模网络数据流量时，其检测性能不佳，无法满足新型网络环境的需要。而深度学习可以自主地学习特征，在入侵检测性能上表现更佳。此外，由于真实网络环境中的流量数据分布存在不平衡性，正常的流量行为远高于异常的流量行为，而基于数据类不平衡的数据集训练的模型，对于异...
【技术保护点】
1.基于特征降维和图卷积的海洋网络入侵检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1包括：所述海洋网络入侵检测模型包括数据采集模块、网络入侵检测模块和响应反馈模块；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤2中，所述对网络流量数据集进行预处理，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤2中，采用如下公式将数值归一化到0到1之间：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤3中，所述遗传随机森林GARF特征降维算法包括GA算法和RF算法；
6.根据权...
【技术特征摘要】
1.基于特征降维和图卷积的海洋网络入侵检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1包括：所述海洋网络入侵检测模型包括数据采集模块、网络入侵检测模块和响应反馈模块；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤2中，所述对网络流量数据集进行预处理，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤2中，采用如下公式将数值归一化到0到1之间：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤3中，所述遗传随机森林garf特征降维算法包括ga算法和rf算法；
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤4中，所述近似最近邻算法an...
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