[发明专利]恶意流量的检测方法、系统、装置及计算机可读存储介质在审
| 申请号： | 201711445074.6 | 申请日： | 2017-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN108200030A | 公开（公告）日： | 2018-06-22 |
| 发明（设计）人： | 刘伯仲;蒋振超;古亮;马程;梁玉 | 申请（专利权）人： | 深信服科技股份有限公司 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;H04L12/24 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 王仲凯 |
| 地址： | 518055 广东省深圳市南*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请公开了一种恶意流量的检测方法，包括：利用获取的恶意和正常数据流量样本对应建立恶意和正常数据样本库；对数据样本库依次执行数据清洗操作和预处理操作，得到训练数据，并利用训练数据和深度学习算法构建流量检测模型；利用流量检测模型判断待测数据流量中是否含有恶意数据；若含有，则通过预设路径发送携带有属于恶意数据的待测数据流量的警告信息。充分利用深度学习算法具有的自动学习特性从提供的正常和恶意数据样本库中进行特征学习和训练，无需耗费宝贵的人力资源完成特征信息提取操作，显著提升了工作效率、提升了恶意流量的判别精度。本申请还同时公开了一种恶意流量的检测系统、装置及计算机可读存储介质，具有上述有益效果。 | ||
| 搜索关键词： | 恶意流量 恶意数据 计算机可读存储介质 流量检测模型 数据流量 学习算法 训练数据 正常数据 样本库 特征信息提取 预处理操作 工作效率 检测系统 警告信息 流量样本 人力资源 数据清洗 数据样本 特征学习 预设路径 自动学习 检测 构建 申请 发送 携带 | ||
【主权项】：
1.一种恶意流量的检测方法，其特征在于，包括：利用获取的恶意数据流量样本和正常数据流量样本对应建立恶意数据样本库和正常数据样本库；对所述恶意数据样本库和所述正常数据样本库均依次执行数据清洗操作和预处理操作，得到训练数据，并利用所述训练数据和深度学习算法构建流量检测模型；利用所述流量检测模型判断待测数据流量中是否含有恶意数据；若含有所述恶意数据，则通过预设路径发送携带有属于所述恶意数据的待测数据流量的警告信息。
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