[发明专利]一种基于深度学习的工控网络流量异常检测方法及装置有效
| 申请号： | 202110605897.0 | 申请日： | 2021-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN113162811B | 公开（公告）日： | 2021-12-28 |
| 发明（设计）人： | 穆洪涛;毕超然;姜海昆;范宇 | 申请（专利权）人： | 长扬科技（北京）有限公司 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24;H04L12/26;H04L29/06;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京格允知识产权代理有限公司 11609 | 代理人： | 张莉瑜 |
| 地址： | 100195 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的工控网络流量异常检测方法及装置，该方法包括：获取网络流量的待检测数据和历史数据并进行预处理，得到流量特征；选取一段历史数据所对应的流量特征输入LSTM预测模型，预测待检测数据对应的流量特征；基于历史数据计算用于异常检测的动态阈值，结合预测结果与待检测数据对应的真实流量特征，检测待检测数据对应的时段是否出现网络流量异常；存储流量特征数据并定期训练新的LSTM预测模型，若新的LSTM预测模型优于当前用于预测流量特征的LSTM预测模型，则更新当前用于预测流量特征的LSTM预测模型。本发明能够实现工控网络流量异常检测，误报率低，且长期有效。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 网络流量 异常 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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