(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111512011.4 (22)申请日 2021.12.0 6 (71)申请人 云南电网有限责任公司信息中心 地址 650000 云南省昆明市拓东路73号 (72)发明人 杭菲璐　郭威　陈何雄　毛正雄　 何映军　谢林江　张振红　罗震宇　 张军　李良　 (74)专利代理 机构 昆明正原 专利商标代理有限 公司 53100 代理人 亢能　金耀生 (51)Int.Cl. H04L 9/40(2022.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06F 40/126(2020.01)G06F 16/35(2019.01) (54)发明名称 一种基于变分自编码器的网络异常入侵检 测系统和方法 (57)摘要 本发明涉及一种基于变分自编码器的网络 异常入侵检测系统和方法， 该系统包括采集器和 处理器， 采集器采集数据， 处理器包括数据预处 理模块、 模型构建模块和模型训练模块； 数据预 处理将文本进行编码， 输入最长文本串的填充， 同时将数据集切分为训练集和测试集； 模型构建 模块构建变分自编码器； 模型训练模块对模型进 行优化训练。 本发明是一种无监督的学习方法， 可以利用深度网络的强大拟合能力的同时， 无需 大量的标注样本对。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 114389843 A 2022.04.22 CN 114389843 A 1.一种基于变分自编码器的网络异常入侵检测系统， 其特征在于： 包括采集器和处理 器， 采集器采集数据， 处 理器包括数据预处 理模块、 模型构建模块和模型训练模块； 数据预处理将文本进行编码， 输入最长文本串的填充， 同时将数据集切分为训练集和 测试集； 模型构建模块构建变分自编码器， 变分自编码器同时引入隐层变量z， 将确定性的自编 码器改造为 概率图模型， 其中， 隐层变量z满足条件分布： 其中fd表示解码器； 采用高斯分布来逼近真实后验分布， 变分 分布为： 其中， fe表示编码器， u代 表均值， σ 代 表方差， z代 表隐层变量， q(z|x， φ)代 表变分分布； 根据变分自编码器的概 率图模型， 得到目标损失函数： 其中， qw代表变分近似分布， ∈代表着隐层引入的高斯分布， 第一项代表 条件分布pθ(x| z)的期望， 第二项代 表着变分 分布qw与隐变量z的分布p(z)之间的差异； 模型训练模块对 模型进行优化训练。 2.根据权利要求1所述的基于变分自编码器的网络异常入侵检测系统， 其特征在于： 模 型训练具体是针对损失函数进行优化， 使用梯度下降算法求 解目标损失函数的最优值。 3.根据权利要求1所述的基于变分自编码器的网络异常入侵检测系统， 其特征在于： 使 用梯度下降算法求 解目标损失函数的最优值的过程如下： 在假定pθ(x|z)为高斯分布的情况 下， 条件期望就 化为二次函数 fe表示编码器， θ 为 参数； 在假定p(z)为高斯分布的情况 下， 散度有解析式如下： σ 为方差， u为均值； 得到： 4.一种基于变分自编码器的网络异常入侵检测方法， 其特 征在于： 包括如下内容： 将文本进行编码， 输入最长文本串的填充， 将数据集切分为训练集和 测试集； 构建变分自编码器， 变分 自编码器同时引入隐层变量z， 将确定性的自编码器改造为概 率图模型， 其中， 隐层变量z满足条件分布： 其中fd表示解码器； 采用高斯分布来逼近真实后验分布， 变分 分布为： 其中， fe表示编码器， u代 表均值， σ 代 表方差， φ代 表变分分布的参数；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114389843 A 2根据变分自编码器的概 率图模型， 得到目标损失函数： 其中qw代表变分近似分布， ∈代表着隐层引入的高斯分布， 第一项代表条件分布pθ(x| z)的期望， 第二项代 表变分分布qw与隐变量z的分布p(z)之间的差异； 对模型进行优化训练。 5.根据权利要求4所述的基于变分自编码器的网络异常入侵检测方法， 其特征在于： 模 型训练具体是针对损失函数进行优化， 具体过程如下： 在假定pθ(x|z)为高斯分布的情况 下， 条件期望就 化为二次函数 fe表示编码器， θ 为 参数； 在假定p(z)为高斯分布的情况 下， 散度有解析式如下： σ 为方差， u为均值； 得到： 6.一种电子设备， 包括存储器、 处理器以及在存储器上， 并可在处理器上运行的计算机 程序， 其特征在于： 所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求4至5中任一所述 方法的步骤。 7.一种非暂态计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于： 该计算机程 序被处理器执行时， 实现如权利要求 4至5中任一所述方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114389843 A 3