[发明专利]一种基于卷积神经网络的流量异常检测方法及系统在审
| 申请号： | 202010630672.6 | 申请日： | 2020-07-03 |
| 公开（公告）号： | CN111800414A | 公开（公告）日： | 2020-10-20 |
| 发明（设计）人： | 吴诒轩;尚润泽;孙文韬;聂来森;宁兆龙 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06N3/04;G06N3/08;H04L12/24 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 崔玥 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的流量异常检测方法及系统。本发明从网管中心获取历史网络流量，并将所述历史网络流量表示为流量矩阵；以整流线性单位作为激活函数，以基于马氏距离的损失函数作为损失函数，构建卷积神经网络；根据所述流量矩阵，利用所述卷积神经网络预测网络流量，获得网络流量预测值；获取当前网络流量，结合所述网络流量预测值，利用贪心算法学习确定基于阈值的异常检测机制的误差阈值；根据所述当前网络流量、所述网络流量预测值和所述误差阈值，利用基于阈值的异常检测机制确定流量误差，实现网络流量的异常检测，提高了流量异常检测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 流量 异常 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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