[发明专利]基于深度学习的网络安全评估方法、系统、设备及介质有效
| 申请号： | 202210980096.7 | 申请日： | 2022-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN115086082B | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 林兴武;罗明凌;刘畅 | 申请（专利权）人： | 四川公众项目咨询管理有限公司 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 成都君合集专利代理事务所(普通合伙) 51228 | 代理人： | 尹新路 |
| 地址： | 610000 四川省成都市自由贸易*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提出基于深度学习的网络安全评估方法、系统、设备及介质，首先通过建立卷积神经网络模型，初步提取网络数据特征，然后通过建立门控循环神经网络模型，进一步提取网络数据特征中的异常网络数据特征，最后，在门控循环神经网络模型的输出层之间设置隐藏层，当门控循环神经网络进行训练时训练过程会绕过隐藏层，异常网络数据无法获取隐藏层的工作原理，无法对隐藏层进行攻击，通过反向传播过程更新隐藏层的权重，将参数上传至参数服务器时，通过返回的学习率参数改变门控循环神经网络模型的学习率实现对异常网络数据攻击的抵抗，同时收敛速度快、准确率高、误报率低。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 网络安全 评估 方法 系统 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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