[发明专利]一种基于深度神经网络的网络异常检测方法有效
| 申请号： | 202110773828.0 | 申请日： | 2021-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN113516228B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 赵中楠;宋鑫;王坤 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/084;H04L9/40 |
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| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度神经网络的网络异常检测方法。本发明首先对网络流量数据进行预处理，对字符型特征进行数值化，然后对数值化后的数据进行最大最小归一化，使数值范围在(0,1)之间；然后利用训练数据集对模型进行训练，得到优化后的ResNet‑GRU深度学习模型；在优化后的ResNet‑GRU深度学习模型上，对测试数据集进行测试，得到每条测试数据在每个类别上的概率分布；具有最大概率的类别即为该样本所属于的流量类别。本发明对网络流量数据实现了很好的分类，更准确地判断了网络流量的类型，从而提高网络异常检测的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 网络 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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