[发明专利]一种基于深度神经网络的未知威胁检测方法在审
| 申请号： | 202211290952.2 | 申请日： | 2022-10-21 |
| 公开（公告）号： | CN115643086A | 公开（公告）日： | 2023-01-24 |
| 发明（设计）人： | 王胜;张凌浩;张颉;唐超;王海;张菊玲;向思屿;唐勇;梁晖辉;柴继文;吴民;熊晓雯;刘涛 | 申请（专利权）人： | 国网四川省电力公司电力科学研究院 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06N3/0464;G06N3/08;G06F18/214;G06F18/213;G06F18/24 |
| 代理公司： | 合肥中悟知识产权代理事务所(普通合伙) 34191 | 代理人： | 张婉 |
| 地址： | 610000 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的未知威胁检测方法，步骤包括：在大数据平台的各个节点上部署信息采集器，采集不同维度的网络流量数据，并将网络流量数据进行归一化处理，得到样本集数据；构建卷积神经网络，并基于深度学习算法，用样本集数据集对卷积神经网络进行优化训练，得到未知威胁检测模型；通过未知威胁检测模型对所采集的网络流量数据进行测试处理，以获得相应的未知威胁检测结果。本发明通过应用深度学习技术，可以有效提升信息系统对已知威胁和未知威胁的识别成功率，准确及时发现入侵，保护高价值资产，为保障和提高信息系统的安全稳定的运行提供技术支撑和保障，以最大程度地避免未知威胁对于信息系统安全性的影响。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 未知 威胁 检测 方法 | ||
【主权项】：
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