[发明专利]训练流量检测模型、检测业务流量异常的方法及装置有效
| 申请号： | 201811244745.7 | 申请日： | 2018-10-24 |
| 公开（公告）号： | CN109462580B | 公开（公告）日： | 2021-03-30 |
| 发明（设计）人： | 沈文;王齐;王向群;郭骞;陈伟;高先周;石聪聪;张小建;陈磊;姚启桂;于鹏飞;冯谷 | 申请（专利权）人： | 全球能源互联网研究院有限公司;国家电网有限公司;国网北京市电力公司;国网福建省电力有限公司 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06 |
| 代理公司： | 北京三聚阳光知识产权代理有限公司 11250 | 代理人： | 吴黎 |
| 地址： | 102209 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例一种训练流量检测模型、检测业务流量异常的方法，其中，一种训练流量检测模型的方法包括：获取终端设备集群中各个终端设备的训练业务流量，得到训练业务流量集合；提取所述训练业务流量集合中每个训练业务流量所对应的第一训练特征信息和第二训练特征信息，其中，所述第一训练特征信息用于指示各终端设备的地址特征，所述第二训练特征信息用于指示各终端设备的流量分析特征；利用所述第一训练特征信息以及所述第二训练特征信息对神经网络模型进行训练，得到所述流量检测模型。本申请更注重于对流量数据本身的特征进行提取，聚焦于流量本身的特点，从而有利于提升异常流量检测可信度。 | ||
| 搜索关键词： | 训练 流量 检测 模型 业务 异常 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种训练流量检测模型的方法，其特征在于，获取终端设备集群中各个终端设备的训练业务流量，得到训练业务流量集合；提取所述训练业务流量集合中每个训练业务流量所对应的第一训练特征信息和第二训练特征信息，其中，所述第一训练特征信息用于指示各终端设备的地址特征，所述第二训练特征信息用于指示各终端设备的流量分析特征；利用所述第一训练特征信息以及所述第二训练特征信息对神经网络模型进行训练，得到所述流量检测模型。
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