买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国平安财产保险股份有限公司申请的专利一种对网络攻击检测模型性能检测的方法及其相关设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116644298B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310704526.7，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种对网络攻击检测模型性能检测的方法及其相关设备是由刘兴廷设计研发完成，并于2023-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种对网络攻击检测模型性能检测的方法及其相关设备在说明书摘要公布了：本申请实施例属于金融科技技术领域，应用于安全访问检测领域中，保证信息安全，涉及一种对网络攻击检测模型性能检测的方法及其相关设备，包括构建基于XGBoost算法的初始化分类决策模型；将训练样本集输入基于XGBoost算法的初始化分类决策模型中，采用改进鲸鱼群算法进行模型优化和训练，获得训练完成的网络攻击检测模型；根据测试样本集进行测试，并分析改进后的网络攻击检测模型的检测性能。通过动态的更新鲸鱼群优化算法的初始参数和需要优化的XGBoost算法的超参数，保证对初始化分类决策模型足够进行优化，以便于获得性能足够良好，处理效率高效的网络攻击检测模型，保证业务数据、交易数据、支付数据的安全性。

本发明授权一种对网络攻击检测模型性能检测的方法及其相关设备在权利要求书中公布了：1.一种对网络攻击检测模型性能检测的方法，其特征在于，包括下述步骤： 获取对目标系统待进行访问的批量网络访问数据，并对所述批量网络访问数据进行数据预处理，获得数据预处理结果； 采用PCA分析法对所述数据预处理结果进行降维处理，获得降维处理结果，根据所述降维处理结果筛选出目标特征，其中，所述目标特征指各个网络访问数据的目标分类类型，其中，所述目标分类类型包括：正常访问类型和非正常访问类型； 以所述目标特征为XGBoost算法的决策目标，构建基于XGBoost算法的初始化分类决策模型； 按照预设的比例划分所述批量网络访问数据为训练样本集和测试样本集； 将所述训练样本集输入所述基于XGBoost算法的初始化分类决策模型中，并采用改进鲸鱼群算法进行模型优化和训练，获得训练完成的网络攻击检测模型，其中，采用改进鲸鱼群算法进行模型优化和训练的过程中，包括：动态更新所述改进鲸鱼群算法的初始参数和需要优化的XGBoost算法的超参数，所述初始参数包括所述改进鲸鱼群算法的种群数量和最大剩余迭代次数，具体的，统计每次迭代后筛选出的决策度值大于预设阈值时所对应的所有分类决策树的数量，重新设定为所述改进鲸鱼群算法的种群数量；每次迭代后，重新设定最大剩余迭代次数，其中，重新设定的最大剩余迭代次数在前一次迭代时设定的最大剩余迭代次数的基础上累减1； 将所述测试样本集输入所述训练完成的网络攻击检测模型中，输出所述测试样本集中的正常访问类型检测数据和非正常访问类型检测数据； 根据所述测试样本集中的正常访问类型检测数据和非正常访问类型检测数据及所述降维处理结果，分析所述改进后的网络攻击检测模型的检测性能。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国平安财产保险股份有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田区益田路5033号平安金融中心12、13、38、39、40层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。