[发明专利]分布式自学习异常流量协同检测方法及系统有效
| 申请号： | 202011132314.9 | 申请日： | 2020-10-21 |
| 公开（公告）号： | CN112367303B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 张欣怡;刘蔚棣;郭乔进;梁中岩;胡杰;宫世杰;时高山;杨冲昊;汪义飞;李长军 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;H04L41/16;G06N3/09;H04L41/14;G06N20/20;G06N3/0464;H04L41/0631 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 胡建华 |
| 地址： | 210000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种分布式自学习异常流量协同检测方法及系统，涉及互联网技术领域，能够更全面得过滤更多异常流量，降低系统虚警率。本发明包括：通过流量分类器对输入的流量进行分类，筛选出恶意流量；将恶意流量上传至综合管理模块；综合管理模块对分析节点上报的恶意流量进行标注得到恶意流量样本；综合管理模块将恶意流量样本归入系统样本库，并将恶意流量样本下发至指定的分析节点；指定的分析节点根据综合管理模块下发的恶意流量样本，更新指定的分析节点对应的节点样本库；指定的分析节点，通过权重训练模块，根据更新后的节点样本库训练权重模型，得到更新后的权重，并将更新后的权重导入流量分类器。本发明适用于大规模分布式系统。 | ||
| 搜索关键词： | 分布式 自学习 异常 流量 协同 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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