[发明专利]一种基于深度学习的网络入侵检测方法、装置和存储介质在审
| 申请号： | 201811020076.5 | 申请日： | 2018-09-03 |
| 公开（公告）号： | CN110875912A | 公开（公告）日： | 2020-03-10 |
| 发明（设计）人： | 马桤;王思博;吴贤望;史墨祎;孙艺萍 | 申请（专利权）人： | 中移（杭州）信息技术有限公司;中国移动通信集团有限公司 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06 |
| 代理公司： | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人： | 郭润湘 |
| 地址： | 311100 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的网络入侵检测方法、装置和存储介质，用以提高网络入侵检测效率和检测精度。基于深度学习的网络入侵检测方法，包括：从待检测的网络连接中提取原始数据；对所述原始数据进行预处理后转换为第一图片格式数据；基于所述原始数据转换得到的第一图片格式数据，利用预设的网络入侵检测模型进行检测，其中，所述网络入侵检测模型为利用卷积神经网络对训练数据集中的网络连接样本数据进行训练得到的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 网络 入侵 检测 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
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