[发明专利]基于小样本学习的服务器运行网络流量异常数据检测方法有效
| 申请号： | 202011569465.0 | 申请日： | 2020-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN112565301B | 公开（公告）日： | 2021-08-31 |
| 发明（设计）人： | 栾钟治;黄绍晗;刘轶;杨海龙 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京永创新实专利事务所 11121 | 代理人： | 冀学军 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于小样本学习的服务器运行网络流量异常数据检测方法，该方法首先通过对网络流量出现的频次筛选切分出小样本训练数据，然后对小样本训练数据添加异常类型标记；带有标记的异常网络浏览数据采用CNN方法进行学习获得小样本异常元素；最后对小样本异常元素进行相似度和流量概率计算以此表征出样本是否为异常。采用网络流量出现频次的筛选方式用来解决服务器运行期间出现的异常网络流量数据与正常网络流量数据相差巨大的问题。本发明异常检测方法可以更好地应用于复杂多变的服务器所处的网络服务环境。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 样本 学习 服务器 运行 网络流量 异常 数据 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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