基于高斯混合隐马尔可夫及迁移学习的多阶段攻击检测算法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202311094120.8

申请日：

2023-08-29

公开(公告)号：

CN117134968B

公开(公告)日：

2025-11-04

发明(设计)人：

王倩王伟陇王学航刘韩任家东

申请人：

燕山大学

申请人地址：

066004 河北省秦皇岛市海港区河北大街438号

IPC主分类号：

H04L9/40

IPC分类号：

G06F18/20 G06F18/2135 G06N3/09 G06N3/096

代理机构：

石家庄众志华清知识产权事务所(特殊普通合伙) 13123

代理人：

李蒙

法律状态：

授权

国省代码：

河北省秦皇岛市

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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
2025-11-04	授权	授权

共 50 条

[1]

基于高斯混合的因子隐马尔可夫负荷分解方法 [P].

张露 .

中国专利 :CN110580502A ,2019-12-17

[2]

基于隐马尔可夫和Q学习协作的DDoS攻击检测方法 [P].

白玲玲 ;

宁振虎 ;

薛菲 ;

杨永丽 ;

张诗强 .

中国专利 :CN109639515A ,2019-04-16

[3]

结合高斯混合模型与排序学习的多阶段入侵检测方法 [P].

金福生 ;

陈梦楠 ;

袁野 ;

王树良 ;

王国仁 .

中国专利 :CN113904846B ,2022-01-07

[4]

基于高斯混合-隐马尔可夫网络的空间目标意图识别方法 [P].

王悦 ;

张译匀 .

中国专利 :CN120873427A ,2025-10-31

[5]

基于高斯混合-隐马尔可夫模型的驾驶意图识别方法 [P].

沈瑜 ;

刘广辉 ;

许佳文 ;

严源 ;

宋婧 ;

王海龙 .

中国专利 :CN118025185A ,2024-05-14

[6]

基于混合高斯-隐马尔可夫模型的冠带条实时张力检测方法 [P].

李俊 ;

陈昱全 ;

张贺 ;

薄翠梅 .

中国专利 :CN119290230A ,2025-01-10

[7]

基于高斯混合模型和隐马尔可夫模型的眼动行为分类方法 [P].

周增祥 ;

谢嘉诚 ;

刘子鸣 ;

陈容枫 ;

周家豪 ;

胡红专 ;

王建平 ;

刘志刚 ;

张平 ;

褚家如 .

中国专利 :CN119007275A ,2024-11-22

[8]

基于高斯混合模型和隐马尔可夫模型的眼动行为分类方法 [P].

周增祥 ;

谢嘉诚 ;

刘子鸣 ;

陈容枫 ;

周家豪 ;

胡红专 ;

王建平 ;

刘志刚 ;

张平 ;

褚家如 .

中国专利 :CN119007275B ,2025-08-29

[9]

基于多阶隐马尔可夫模型的健康预警方法 [P].

赵欣 ;

张桂芸 .

中国专利 :CN104462858A ,2015-03-25

[10]

基于改进的隐马尔可夫模型的复合攻击预测方法及装置 [P].

景森 ;

陈威 ;

徐小天 ;

高冉馨 ;

司冠林 ;

张月 ;

李敏 ;

孙跃 ;

董彬 ;

石磊 ;

韩哲 ;

陈乐然 .

中国专利 :CN113822355A ,2021-12-21

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