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文档简介

人民路北侧、朝阳路西侧帝奥生活广林模型增强分类和识别精度，深度Q网络算法提2数据分群模块基于网络流量数据，采用谱聚类算法，通过构建数异常识别模块基于所述异常候选集，利用随机森林模型策略优化模块基于所述适应性策略，通过模拟攻击场景和应用特征表示提取模块基于所述优化防御策略，采用图嵌入技跨域检测模块基于所述表示向量，采用域自适应网络技术，通过源域和目谱聚类子模块基于网络流量数据，采用谱聚类算法，使用谱聚特征分析子模块基于所述相似度矩阵，使用矩阵运算方法3行为变化分析子模块基于所述聚类标签，采用时间序列分析方法，使候选集生成子模块基于所述变点检测结果，进行异常候选集的筛选，模型训练子模块基于所述异常候选集，采用随机森林模型，通过构建行为分类子模块基于所述训练后的随机森林模型，进行异常行为指标生成子模块基于所述异常行为分类结果，采用性能评场景模拟子模块基于所述适应性策略，执行网络攻击场景模参数配置子模块基于所述进化中的防御策略，调整防御参数，4模块化学习子模块基于所述节点嵌入向量，采用主成分分析知识迁移子模块基于所述表示向量，执行深度自适应网络域匹配子模块基于所述初步域匹配模型，进行初步域匹配模型的威胁识别子模块基于所述优化后的域匹配模型，对目标域中5基于所述优化防御策略，采用图嵌入技术，通过随机游走策略捕获基于所述跨域威胁指标，进行集成与性能评估，采用综合评估方6[0002]网络安全技术领域专注于保护计算机网络及其可访问资源免受未经授权的访问、789[0041]知识迁移子模块基于所述综合表示向量，执行深度自适异常行为的分类和识别精度。深度Q网络算法的引入，促进了基于网络环境交互的学习效[0055]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚[0061]图6为本发明提出基于智能网络入侵检测系统的学习与匹配模块具体流程示意[0063]图8为本发明提出基于智能网络入侵检测系统的特征表示提取模块具体流程示意平均距离，b(i)是第i个数据点与最近的不同簇中数据点的平均距离通过最大化轮廓系数自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)确定模型阶数，然后使用最小二乘法估计模型参采取的行动，r为得到的回报，为新状态。通过在不同网络状态下测试，如状态S=[s1，[0157]M,=R-(S,T)；调整通过最小化源域和目标域数据的分布距离来实现，最终生成优化后的域匹配模型，法使模型在源域学习到的特征表示匹配目标域，提升模型在差异化网络环境中的泛化能附权利要求所界定的本申请的示例性说明，且视为已覆盖本申请范围内的任意和所有修

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