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[发明专利]融合流模型对抗生成网络和聚类算法的网络异常流量检测方法-CN202110689536.9在审
发明人：李明;韩德志;王振辉;蔡少康 -专利权人：上海海事大学
申请日： 2021-06-22 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出融合流模型对抗生成网络和聚类算法的网络异常流量检测方法，该方法包含步骤：S1:获取网络流量数据，并对其进行分类存储；S2:数据预处理；S3:设计神经网络模型；S4:训练网络模型，根据流模型的输出计算阈值γ；S5:用训练好的模型对网络流量进行预测；S6:利用对抗生产网络合成灰度图：S7:对未知类型网络流量对应的灰度图使用密度聚类算法聚类,根据聚类结果更新训练集数据并重新训练网络模型；S8:对网络流量进行分类得到分类结果该方法能实时检测各种已知和新型未知的网络攻击并有效提高网络异常流量的检测效率。
融合模型对抗生成网络算法异常流量检测方法

[发明专利]一种流量检测方法、检测模型训练方法、装置及相关设备-CN202210452457.0在审
发明人：周运金;陈晨;庄镇州 -专利权人：深信服科技股份有限公司
申请日： 2022-04-27 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种流量检测方法，其特征在于，包括：获取预设时间内的流量数据，所述流量数据包括多个数据包；根据所述多个数据包的分布特性对所述流量数据进行特征提取，获得流量分布特征；利用特征检测模型对所述流量分布特征进行检测，确定所述流量数据中是否存在异常流量。应用本申请所提供的技术方案，可以实现数据流量的精准检测，保证用户主机的网络安全。本申请还公开了一种检测模型训练方法、流量检测装置、设备及计算机可读存储介质，均具上述有益效果。
一种流量检测方法模型训练装置相关设备

[发明专利]一种基于被动流量分析的暴力破解检测方法及系统-CN202111279377.1在审
发明人：燕妮;韦康;董玉倩 -专利权人：江苏开博科技有限公司
申请日： 2021-11-01 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于被动流量分析的暴力破解检测方法及系统，方法包括：获取会话流量数据；专家对会话进行标记；提取会话流量数据特征并预处理；利用特征构建训练决策树模型；利用决策树模型对被动流量暴力破解攻击进行在线检测；通过专家验证在线检测结果更新校正决策树模型。本发明通过离线建立和训练决策树，对后续采集的流量数据进行在线分析，避免了验证用户身份匹配过程耗费的大量时间，提升了检测效率，基于被动流量分析判定，解决了当前主机级别检测过程中，因弱口令达不到登陆次数和尝试时间的预定阈值就被破解而无法被标记为暴力破解的漏报风险，检测结果验证后继续用于更新检测模型，实时有效发现新的暴力破解攻击模式。
一种基于被动流量分析暴力破解检测方法系统

[发明专利]一种基于服务网格技术的接口流量检测方法-CN202211125249.6在审
发明人：马洪喜;周朋;陈晓露;谢开芬 -专利权人：深圳行云创新科技有限公司
申请日： 2022-09-16 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： H04L43/0876 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于服务网格技术的接口流量检测方法，包括如下步骤：S1、将用于训练的流量特征矩阵输入预设的检测学习模型，以得到输出结果；S2、利用损失函数对上述预设的检测学习模型的参数进行重复更新，直至损失函数小于预定阈值，从而得到经过训练的检测学习模型；S3、获取待检测接口的流量数据，并根据流量数据绘制接口访问图像；S4、通过检测学习模型进行监测。本发明能有效的生成表征待检测接口在不同时间段与接口流量之间对应关系的接口访问图像，通过对接口访问图像进行分割，得到图像点的过程所形成的分割路径，基于该分割路径能有效的区分不同图像点之间被孤立的难易程度，从而对接口应时间段内的流量是否异常进行判断。
一种基于服务网格技术接口流量检测方法

[发明专利]基于恶意网络流量词库的恶意软件检测方法及系统-CN201611243439.2有效
发明人：陈贞翔;王闪闪;孙润元;杨波;彭立志;刘鹍 -专利权人：济南大学
申请日： 2016-12-29 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明公开了基于恶意网络流量词库的恶意软件检测方法及系统；包括如下步骤：建立恶意网络流量词库；训练恶意软件检测模型；对待检测HTTP网络流量的流内容进行分割，分割成单词集合；对单词集合进行向量化：将得到的单词集合利用得到的词库转变成词向量；将词向量输入到训练出的恶意软件检测模型中，若模型对词向量的检测结果为恶意，则找到词向量对应的网络流的源头app，并标记为恶意app。使用这个恶意网络流量词库，我们不需要手动选择特征，只需要获取与词库中的单词的对比结果，然后建立出一个检测模型，就可以用于对恶意流量的检测，从而能够判别产生该恶意流量的app是恶意软件。
基于恶意网络流量词库软件检测方法系统

[发明专利]基于协同训练的多视图加密恶意流量检测方法-CN202310069213.9有效
发明人：霍跃华;吴文昊;赵法起;范伟强;任吉凯 -专利权人：中国矿业大学（北京）
申请日： 2023-01-16 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了基于协同训练的多视图加密恶意流量检测模型，属于数据识别中的加密恶意流量检测领域，包括：利用Wireshark工具捕获原始pcap流量包；采用Zeek工具解析原始pcap流量包，得到流特征、连接特征和经特征重要性评估后构建视图1；对TLS证书特征采用词频‑逆文本频率指数方法进行编码，采用主成分分析法降维后构建视图2，进而构建对视图样本集；将多视图样本集分为训练集和测试集；协同XGBoost分类器和随机森林分类器构造检测模型；利用训练集训练检测模型；利用测试集检验检测模型性能；采用协同训练的方式结合网络流量不同类别的特征进行加密恶意流量检测，具有较强的检测能力。
基于协同训练视图加密恶意流量检测方法

[发明专利]基于六维空间流量分析模型的木马回联检测系统及方法-CN201710205203.8有效
发明人：李波;肖天炜;侯文伶 -专利权人：北京安天网络安全技术有限公司
申请日： 2017-03-31 - 公布日： 2020-04-24 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明提出了基于六维空间流量分析模型的木马回联检测系统及方法，将流量数据拓展扩大，以六维空间、23元组的数据来观察使用了DGA算法的木马回联流量，得到更为高效、准确的检测方法。本发明不再利用传统的固定特征识别方式，而采用模型化、统计化的检测方式；本发明不用维护一个庞大的特征库，并且可以高效、准确的检测到使用DGA算法的木马回联流量；本发明将流量特征发散到23元组，将流量各部分特征通过六维空间模型表征出来，通过该模型能够有效实现对流量更加全面的分析；进一步地，本发明可对恶意行为进行追踪溯源。
基于空间流量分析模型木马联检系统方法

[发明专利]网络流量异常数据的检测方法及装置-CN201310753088.X有效
发明人：丁伟;杨魁;张凯 -专利权人：南京中兴软件有限责任公司
申请日： 2013-12-31 - 公布日： 2019-08-13 - 主分类号： H04L12/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络流量异常数据的检测方法及装置。其中，该方法包括：根据预设检测周期和历史数据，构建用于检测网络流量异常数据的基带模型；根据基带模型对实时流量数据进行异常检测。通过本发明，可以为用户调整网络设备测量提供了技术支撑，提高了网络流量异常数据的检测精度。
网络流量异常数据检测基带模型实时流量数据技术支撑历史数据网络设备异常检测用户调整构建预设测量

[发明专利]一种基于模糊模型的高炉熔渣流量检测方法-CN201410385564.1有效
发明人：赵昊裔 -专利权人：中冶南方工程技术有限公司
申请日： 2014-08-07 - 公布日： 2014-11-05 - 主分类号： C21B7/24 文献下载
摘要：本发明提供一种基于模糊模型的高炉熔渣流量检测方法，1)建立高炉熔渣流量的模糊推理模型；2)结合第i时刻的渣面高度的大小对高炉熔渣流量的影响特性，设定关于第i时刻的渣面高度的模糊隶属函数；3)利用1)中的模糊推理模型与2)中的模糊隶属函数，建立高炉熔渣流量计算模型；4)使用高炉熔渣流量计算模型进行高炉实时熔渣总流量的在线检测。本方法能够适应高炉炼铁生产复杂工况调节下的高精度智能型高炉熔渣流量检测，为保证高炉平稳顺行提供可靠的判定依据，从而生产出高质量的铁水产品，提高当前高炉炼铁生产自动化水平。
一种基于模糊模型高炉流量检测方法

[发明专利]一种流量传输控制方法、装置、电子设备和存储介质-CN202111423998.2在审
发明人：薛智慧 -专利权人：北京天融信网络安全技术有限公司;北京天融信科技有限公司;北京天融信软件有限公司
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种流量传输控制方法、装置、电子设备及存储介质，其中，流量传输控制方法包括：设置应用层协议白名单，所述应用层协议白名单包括应用层常用协议；设置网络模型协议名单，所述网络模型协议名单包括网络攻击常用协议；获取流量数据；获取所述流量数据对应的协议；判断所述流量数据对应的协议是否在所述应用层协议白名单内；若是，放行所述流量数据；若否，判断所述流量数据对应的协议是否在所述网络模型协议名单内，得到第一检测结果；根据所述第一检测结果对所述流量数据进行传输控制。实施本申请提供的实施例，能够提高对流量的检测速度、检测准确率。
一种流量传输控制方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于FSWT时频分布的LDoS攻击检测方法-CN202110119625.X在审
发明人：汤澹;严裕东;冯叶;郑芷青;张冬朔;徐柳深 -专利权人：湖南大学
申请日： 2021-01-28 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FSWT时频分布的LDoS攻击检测方法，属于计算机网络安全领域。其中所述方法包括四个步骤，网络流量采集、统计特征提取和特征检测模型构建、LDoS攻击行为判定。首先在路由器上提取TCP流量形成原始网络流量；然后处理原始网络流量获得有效网络流量，使用FSWT时频变换技术获取有效网络流量的时频分布，并计算重要统计特征作为检测依据；通过训练数据的统计特征和标签，训练决策树分类模型作为特征检测模型；以上述训练好的特征检测模型的输出来判断是否发生LDoS攻击。本发明提出的LDoS攻击检测方法，对复杂网络环境中噪声等问题有很好的抗干扰性，该方法能够准确提取网络流量在时频域中的特征信息，提高特征的准确性，增强LDoS攻击的检测性能。
一种基于 fswt 分布 ldos 攻击检测方法

[发明专利]网络异常检测方法、装置和系统、计算机可读存储介质-CN201910811022.9有效
发明人：王海宁;王嘉伦;吴湘东;张敏 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2019-08-30 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本公开涉及一种网络异常检测方法、装置和系统、计算机可读存储介质。该网络异常检测方法包括：根据预定意愿翻译模型，对用户针对网络流量检测的意愿请求进行解析，解析出网络流量检测的关键要素；根据预定策略匹配模型，为网络流量检测的关键要素匹配相应的网络流量检测策略；将网络流量检测策略下发给综合网管，以便综合网管控制网络执行网络流量检测策略。本公开可以理解网管人员等用户的检测网络流量异常的业务意愿，根据业务意愿生成相应网络策略，对特定时间特定地区的网络流量进行更具针对性的检测。
网络异常检测方法装置系统计算机可读存储介质

[发明专利]一种面向高速网络的VPN流量快速识别方法-CN202110560776.9在审
发明人：吴桦;刘玉洁 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-05-21 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种面向高速网络的VPN流量快速识别方法，方法的具体步骤分为模型训练和模型使用两个场景。模型训练时，在可控的网络环境中进行流量抽样采集，选择能够用于抽样后VPN流量识别分类的相关特征，构建小规模的流量数据训练集进行模型训练。使用该模型时，在高速网络中进行流量抽样，通过Count Bloom Filter算法过滤出长流流量，使用链接法散列表存储统计信息，并根据记录的统计信息提取特征值，得到流量特征记录，用于流量检测。本发明能够快速精确地识别出高速网络中存在的VPN流量，并对VPN流量使用的代理工具进行分类，有效提高了网络流量的检测能力。
一种面向高速网络 vpn 流量快速识别方法

[发明专利]网络入侵检测方法及其模型的训练方法、装置和服务器-CN201911146668.6在审
发明人：何泾沙;葛加可;朱娜斐;韩松;张胜凡;李文欣;滕达;李想;杨玥;杜晋晖 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2019-11-19 - 公布日： 2020-03-13 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种网络入侵检测方法及其模型的训练方法、装置和服务器，该包括获取待检测的网络流量数据；通过预先训练完成的入侵数据检测模型，提取网络流量数据的特征数据，并基于特征数据确定网络流量数据是否是入侵数据；其中，入侵数据检测模型通过双向长短时记忆神经网络训练得到；入侵数据检测模型还用于为提取出的特征数据设置预设的权重值，该检测模型加入了注意力机制，既可以融合所有特征，又可以将关键特征赋予更高的权重，进而增强模型提取入侵数据序列信息的能力，提高了入侵检测的准确率。
网络入侵检测方法及其模型训练装置服务器

[发明专利]一种基于卷积时序网络的工控流量异常检测方法及系统-CN202011168042.8有效
发明人：毛北逢;刘静;赖英旭 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2020-10-28 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积时序网络的工控流量异常检测方法及系统，包括以工控协议流量作为输入，将其按读写功能拆分并将拆分后的数据包按照单位时间窗口合并、规整、分组用于预测模型进行学习；以流量数据为输入，形成数据集，利用编码‑解码架构并带有ConvLSTM层的神经网络模型获得能够利用当前窗口数据预测下一窗口数据的流量数据预测模型；利用得到的预测模型，对待检测流量数据包进行预测，得到预测数据与真实数据的距离差距。利用加权方式融合读写模型的得分分布，利用分布信息检测异常数据流量。本发明采用解码‑编码结构的预测用深度学习模型，引入ConvLSTM模块，对工控流量时间和空间上的特征进行有效地学习。
一种基于卷积时序网络流量异常检测方法系统