[发明专利]基于深度自编码神经网络模型的网络安全态势评估方法有效
| 申请号： | 202010915110.6 | 申请日： | 2020-09-03 |
| 公开（公告）号： | CN112039903B | 公开（公告）日： | 2022-03-08 |
| 发明（设计）人： | 杨宏宇;曾仁韵;谢丽霞 | 申请（专利权）人： | 中国民航大学 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06N3/04 |
| 代理公司： | 天津才智专利商标代理有限公司 12108 | 代理人： | 庞学欣 |
| 地址： | 300300 天*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种基于深度自编码神经网络模型的网络安全态势评估方法。其包括构建深度自编码神经网络模型；获取网络流量数据；数据预处理；数据重采样；深度自编码神经网络模型训练；深度自编码神经网络模型测试；网络安全态势量化评估等步骤。本发明提出的深度自编码神经网络模型可以检测网络中的异常流量，此外，所提出的欠、过采样加权算法，可以提高数据量较少的流量检测率。基于本发明方法计算出的网络安全态势值，可以更直观、准确地表示出当前网络所处于的状态，并可以提供决策意见，使得网络管理者可以更全面地了解网络态势。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 编码 神经网络 模型 网络安全 态势 评估 方法 | ||
【主权项】：
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