[发明专利]一种基于少量标注数据的网络流量异常检测方法有效
| 申请号： | 202010344517.8 | 申请日： | 2020-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN111585997B | 公开（公告）日： | 2022-01-14 |
| 发明（设计）人： | 李文龙;张家琦;邢燕祯;刘中金;何跃鹰;高杨;王新根;鲁萍;黄滔 | 申请（专利权）人： | 国家计算机网络与信息安全管理中心;浙江邦盛科技有限公司 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 刘静 |
| 地址： | 100029*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于少量标注数据的网络流量异常检测方法，采用双自编码器对特征向量进行降维处理，然后使用深度神经网络进行有监督的训练；将网络流量分成正样本和负样本的两类，最后筛选出无标注数据中部分重要样本，交由专家进行标注，增加有标记样本数量，迭代更新自编码器和分类器，之后用训练好的分类器进行网络流量异常检测。本发明提出双自编码器架构，使用纯净的正负样本分别训练自编码器，提升了分类器的稳定性。同时改进深度神经网络的损失函数，更细粒度地调整样本权重，解决正负样本不平衡，缓解训练集较小导致的过拟合问题，并提出一种新的计算无标注数据的标记价值的方法，选择标记价值高的样本交由专家，减少了标注成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 少量 标注 数据 网络流量 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
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