[发明专利]一种基于深度神经网络的网络流量异常检测方法在审
| 申请号： | 202010891980.4 | 申请日： | 2020-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN114124420A | 公开（公告）日： | 2022-03-01 |
| 发明（设计）人： | 刘杰;孙鹤晏;田明 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;H04L41/14;H04L41/142;H04L41/147;G06N3/04;G06N3/08 |
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| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度神经网络的网络流量异常检测模型及方法，包括：获取数据集进行特征提取，得到良性的常见网络攻击数据和系统状态数据，以8:2的比例划分为训练集和测试集；通过搭建的深度神经网络模型，训练并测试，使其能够输出测试的识别结果，最终评估整个网络的安全态势。该方法从网络流量中挖掘出多个维度特征指标，有效验证了深度神经网络在网络流量异常检测中具有较好的表现，分类结果比传统机器学习方法更精准可靠。本发明在网络安全监测领域有着重要的实际应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 网络流量 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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