[发明专利]基于CNN和XGBoost的网络流量异常行为检测方法在审
| 申请号： | 202011221534.9 | 申请日： | 2020-11-05 |
| 公开（公告）号： | CN112422531A | 公开（公告）日： | 2021-02-26 |
| 发明（设计）人： | 傅涛;牛丹;穆秀峰;颜开红;王力;陈夕松;章进 | 申请（专利权）人： | 博智安全科技股份有限公司;东南大学;江阴市智行工控科技有限公司 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 张华蒙 |
| 地址： | 210012 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了基于CNN和XGBoost的网络流量异常行为检测方法，属于网络安全入侵检测技术领域，包括以下步骤：首先使用抓包函数或工具获得网卡或者其他端口的流量数据(pcap)；然后使用splitcap等工具对流量数据按照五元组的方式进行拆分，获得短流flow，之后对flow进行修整，使所有flow字节数一致，多了舍弃，不足就零填充；对于n个字节的flow，将每个字节看作一个像素(0‑255)，实现flow数据的图像化；之后使用卷积神经网络提取flow图像特征，接着对CNN网络提取出的特征使用xgboost算法进行分类，实现对异常流量的检测。本发明能够提升异常检测的精度和误报率，在一些公开的数据集上都有不错的表现。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 cnn xgboost 网络流量 异常 行为 检测 方法 | ||
【主权项】：
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