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[发明专利]一种基于GYAC-LSTM的5G网络流量异常检测方法及系统-CN202310539066.7在审
发明人：孙茜;田霖;路淼顺 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： H04W12/121 文献下载
摘要：本发明提出一种基于GYAC‑LSTM的5G网络流量异常检测方法和系统，包括：获取已标注异常信息的5G网络流量数据，对该5G网络流量数据进行条件过滤，得到原始训练数据；对该原始训练数据进行网络封包分析，得到数据中的特征值并分别生成各自的候选特征集合，使用基于GYAC对各候选特征集合进行特征选择，以去除该候选特征集合中的网络流量数据，得到目标训练数据；将该目标训练数据输入到LSTM模型，执行5G网络流量异常检测，基于检测结果和该目标训练数据已标注的异常信息，构建损失函数训练该LSTM模型，得到流量异常检测模型；将待检测5G网络流量输入该流量异常检测模型，得到该待检测5G网络流量的异常信息作为检测结果。
一种基于 gyac lstm 网络流量异常检测方法系统

[发明专利]一种构建面向5G通信系统的网元异常检测模型的方法-CN202211047856.5在审
发明人：孙茜;田霖;路淼顺;万杰 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2022-08-30 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： H04W12/121 文献下载
摘要：本发明提供了一种构建面向5G通信系统的网元异常检测模型的方法，包括按照以下步骤训练5G通信系统中任意一种类型的网元对应的异常检测模型：A1、获取该类型的网元对应的信令序列集，其包括多个样本，每个样本为该类型的网元根据5G通信协议在正常通信过程中收发信令的信令类型按发生的时间顺序排列而成的收发信令序列；A2、根据5G通信协议下该类型的网元所可能发送信令的发送信令类型总数量配置隐马尔可夫模型中隐状态的数量，得到初始的隐马尔可夫模型；A3、利用信令序列集对初始的隐马尔可夫模型的参数进行多次迭代估计至收敛，得到该类型的网元对应的异常检测模型。
一种构建面向通信系统异常检测模型方法