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本发明公开了本发明提供了一种基于对比学习的网络入侵检测方法、系统、设备及介质,所述方法包括如下步骤:获取并对网络流量数据包进行规范化处理,将经过规范化处理的网络流量数据包按时间顺序排列后进行预处理,其中,网络流量数据包括正常流量数据和攻击流量数据;将经过预处理的网络流量数据包转换为二维图像,并划分为训练集和测试集;采用CNN模型作为特征提取器,将训练集输入到CNN模型中,提取二维图像的高维特征,生成正常‑异常样本对;通过对比学习方法将提取的高维特征映射到单位球体上,进行数据分类;将经过分类的数据
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117914618A
(43)申请公布日2024.04.19
(21)申请号202410132464.1G06F18/213(2023.01)
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