基于无监督与有监督融合强化学习的网络入侵检测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202310622371.2

申请日：

2023-05-30

公开(公告)号：

CN116633639B

公开(公告)日：

2024-04-12

发明(设计)人：

王楠崇云浩孙元林

申请人：

北京交通大学

申请人地址：

100044 北京市海淀区西直门外上园村3号

IPC主分类号：

H04L9/40

IPC分类号：

G06N3/088 G06N3/09 G06N3/092 G06N20/20

代理机构：

北京市商泰律师事务所 11255

代理人：

黄晓军

法律状态：

授权

国省代码：

北京市市辖区

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-04-12	授权	授权

共 50 条

[1]

一种基于无监督学习的网络入侵检测方法 [P].

程艳云 ;

范卫俊 .

中国专利 :CN108366048B ,2018-08-03

[2]

一种基于有监督与无监督深度学习的AI视觉检测方法 [P].

赵沂 ;

洪松林 .

中国专利 :CN120689699B ,2025-11-21

[3]

一种基于有监督与无监督深度学习的AI视觉检测方法 [P].

赵沂 ;

洪松林 .

中国专利 :CN120689699A ,2025-09-23

[4]

基于深度强化学习的网络入侵检测模型构建方法 [P].

谢作樟 ;

王淳 .

中国专利 :CN119051891A ,2024-11-29

[5]

一种改进BYOL自监督学习的网络入侵检测方法 [P].

王振东 ;

李泽煜 ;

王俊岭 ;

李大海 ;

杨书新 .

中国专利 :CN114547598A ,2022-05-27

[6]

一种基于有监督、无监督学习相结合的遥感图像融合方法 [P].

柯成杰 ;

田昕 ;

孙硕 .

中国专利 :CN116205830B ,2025-12-16

[7]

基于自监督变分LSTM的深层半监督学习网络入侵检测方法 [P].

蔡少康 ;

韩德志 ;

李明 ;

张茹悦 ;

王振辉 .

中国专利 :CN113569243A ,2021-10-29

[8]

一种基于深度监督离散哈希的网络入侵检测方法 [P].

魏松杰 ;

薛胤 ;

刘代东 ;

李成豪 .

中国专利 :CN115643104A ,2023-01-24

[9]

基于TD强化学习的无线传感网络入侵检测模型 [P].

范新南 ;

倪建军 ;

李敏 ;

卞辉 .

中国专利 :CN103391548A ,2013-11-13

[10]

基于强化学习的弱监督自学习方法 [P].

王成 ;

柴松耀 .

中国专利 :CN111401551A ,2020-07-10

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