申请/专利权人：贵州大学

申请日：2023-12-05

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117879868A

主分类号：H04L9/40

分类号：H04L9/40;G06N20/20;G06F18/243

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：当前的网络环境中，网络攻击日益复杂和隐蔽，传统的入侵检测系统往往面临着产生大量的误报和漏报的情况。为了应对这些挑战，协同入侵检测成为了重要的检测方法。协同入侵检测系统通过多个节点之间的协作和信息共享来提高检测的准确性和效率。节点之间可以共享入侵检测规则、数据样本、特征信息等，通过分布式的分析和决策来增强整个系统的能力。然而，目前对协同入侵检测的研究仍存在系统检测率低及协作信任问题的问题。因此本文提出了一种基于权益的集成学习协同入侵检测方法。该方法提供了以下特征：1可以有效地共享节点之间的警报交互；2可以有效的辨别系统中警报信息的真伪；3可以有效的避免协同检测系统中恶意节点的攻击。

主权项：1.一种基于权益的集成学习协同入侵检测方法，具体步骤如下：步骤一：设计一个基于区块链的网络架构；步骤二：确定区块链的数据结构和交易格式；步骤三：选择适当的指标来衡量节点的警报贡献值并定期更新；步骤四：根据节点提供的警报信息设计激励机制；步骤五：通过节点提供的警报数据对集成模型进行训练，采用集成学习方法对节点的警报进行检测和分类，最后得到结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 贵州大学 一种基于权益的集成学习协同入侵检测方法

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