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[发明专利]一种智能流量调度保护方法和系统-CN202210076226.4有效
发明人：杨林;张京京;冯涛;高先明;陶沛琳;王雯 -专利权人：军事科学院系统工程研究院网络信息研究所
申请日： 2022-01-24 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明提出一种智能流量调度保护方法和系统。方法包括：基于良性测试数据和待检测流量调度模型的模型结构，构建具有模型结构且流量调度的错误率低于第一阈值的良性流量调度模型，以及构建具有模型结构且能够触发包含恶意攻击数据的触发样本的恶性流量调度模型；将包含恶意攻击数据的触发样本分别输入至良性流量调度模型和恶性流量调度模型，以确定良性流量调度模型的指标特征和恶性流量调度模型的指标特征；将良性测试数据输入至待检测流量调度模型，以获取待检测流量调度模型的待检测指标特征，基于待检测指标特征、良性流量调度模型的指标特征、恶性流量调度模型的指标特征，确定待检测流量调度模型的性质，以实现智能流量调度保护。
一种智能流量调度保护方法系统

[发明专利]恶意流量检测方法、装置、终端及计算机可读存储介质-CN202210074257.6有效
发明人：徐钟豪;陈伟;谢忱;徐伟;刘伟 -专利权人：上海斗象信息科技有限公司
申请日： 2022-01-21 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请提供一种恶意流量检测方法、装置、终端及计算机可读存储介质，通过获取待检测流量的特征信息，将该特征信息输入预设的恶意流量检测模型库进行检测，其中，恶意流量检测模型库中包括至少2种检测模型，根据各检测模型的检测结果确定待检测流量是否是恶意流量，在上述实现过程中，由于预设有至少2种检测模型，因此可以根据至少2种检测模型的检测结果确定待检测流量是否是恶意流量，弥补了仅通过一种检测模型进行检测判断的不足，检测结果更加准确。
恶意流量检测方法装置终端计算机可读存储介质

[发明专利]网络异常流量检测方法及装置-CN202110586533.2有效
发明人：唐玉维 -专利权人：苏州联电能源发展有限公司
申请日： 2021-05-27 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请涉及一种网络异常流量检测方法及装置，属于计算机技术领域，该方法包括：获取预先训练的异常流量检测模型，异常流量检测模型基于Attention机制的Bi‑LSTM模型建立，并使用训练数据集训练得到；训练数据集包括正常流量样本和异常流量样本，异常流量样本包括使用预先训练的异常流量生成模型生成得到的样本数据；异常流量生成模型用于根据已有的异常流量样本生成新的异常流量样本；将网络流量数据输入异常流量检测模型中，得到检测结果；可以保证模型训练时正负样本均衡，且通过基于Attention机制的Bi‑LSTM模型进行异常流量检测，可以凸显出流量数据序列的相互影响作用，从而提高系统对新攻击检测的能力。
网络异常流量检测方法装置

[发明专利]流量检测模型的处理方法及装置、存储介质和处理器-CN202211158193.4在审
发明人：范程;江雪峰;庞帆栋 -专利权人：山石网科通信技术股份有限公司
申请日： 2022-09-22 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种流量检测模型的处理方法及装置、存储介质和处理器。该方法包括：获取多个预设条件和预设时长；依据多个预设条件中的任一预设条件和预设时长对每个第一模型进行学习训练，得到多个第二模型；基于多个第二模型，构建第一流量检测模型；根据目标日志对多个第二模型进行更新，得到多个更新后的第二模型，并基于多个更新后的第二模型，将第一流量检测模型更新为第二流量检测模型。通过本申请，解决了相关技术中根据经验值对流量检测模型进行学习训练，且难以对训练好的流量检测模型进行实时更新，导致流量检测模型检测访问服务器的流量是否为恶意流量的准确性较低，进而导致服务器容易被攻击的问题
流量检测模型处理方法装置存储介质处理器

[发明专利]一种Web攻击检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN201911414827.6在审
发明人：王大伟;黄忠强;杨荣海 -专利权人：深信服科技股份有限公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本申请公开了一种Web攻击检测方法，包括：利用正常流量检测模型从接收到的流量中筛选得到可疑流量；利用恶意流量检测模型检测所述可疑流量中是否存在Web攻击；拦截存在Web攻击的可疑流量。本申请通过首先利用正常流量检测模型对所有接收到的流量进行筛选，得以滤除了其中包含的正常流量，因此后续通过恶意流量检测模型进行检测的流量仅剩下被正常流量检测模型判别为非正常流量的可疑流量的部分，使得进行检测的流量的数据量得到了减少，从而得以缩短检测耗时、为用户带来更好的使用体验。本申请还同时公开了一种Web攻击检测装置、电子设备及可读存储介质，具有上述有益效果。
一种 web 攻击检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]异常流量检测系统及方法-CN202010662958.2在审
发明人：王嘉略;李生红;李怡晨;董之微;王刚;于同伟;朱钰;原义栋 -专利权人：上海交通大学;国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
申请日： 2020-07-10 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种异常流量检测系统及方法，包括：流量特征分析与选取模块：根据泛在电力物联网流量特点对流量特征进行筛选，并使用KPCA算法对流量特征进行降维；流量基准模型构建模块：对降维后的流量特征进行提取，基于RBM模型和SOM聚类算法构建受限玻尔兹曼机模型并进行训练，完成基准模型的构建；流量基准模型训练模块：根据对比散度算法对训练后的基准模型进行异常度划分，划分为正常基准模型与异常基准模型；异常流量检测模块：提取待检测流量特征并进行计算，根据基准模型的输出与原输入特征数据的相似度进行异常流量检测。本发明可以完成流量数据的自动类别标注，且具有较高的网络流量异常检测准确率。
异常流量检测系统方法

[发明专利]基于小样本的网络流量检测方法、装置、电子设备及介质-CN202210623415.9在审
发明人：杨璇;赵博;李彧;李召召 -专利权人：网络通信与安全紫金山实验室
申请日： 2022-06-01 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： H04L43/028 文献下载
摘要：本发明提供一种基于小样本的网络流量检测方法、装置、电子设备及介质，所述方法包括：获取原始样本数据集和目标样本数据集，所述原始样本数据集中的网络流量数据量大于所述目标样本数据集中的网络流量数据量；基于所述原始样本数据集和网络流量检测模型，对权重学习器模型的模型参数进行预训练；将所述网络流量检测模型和所述权重学习器模型的模型结构和模型参数进行迁移；基于所述目标样本数据集和所述权重学习器模型的模型参数，对迁移后的所述网络流量检测模型的模型参数进行微调；基于微调后的所述网络流量检测模型，进行网络流量检测。本发明可以基于小样本对网络流量进行准确检测。
基于样本网络流量检测方法装置电子设备介质

[发明专利]一种广告异常流量检测模型建立方法、装置及存储介质-CN202210016364.3在审
发明人：姜娜;王硕;杨康;孙泽懿;徐凯波 -专利权人：北京明略软件系统有限公司
申请日： 2022-01-07 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本申请涉及一种广告异常流量检测模型建立方法、装置及存储介质，其中，方法，包括：构建初始检测模型，并构造用于对所述初始检测模型进行训练的广告流量数据集，所述初始检测模型用于将所述广告流量数据集中的数据转换为二维网格型数据后，对所述二维网格型数据进行特征提取，并对提取的特征进行类别识别；通过所述广告流量数据集对所述初始检测模型进行训练，得到广告流量异常检测模型，所述广告流量异常检测模型用于对广告流量中的异常数据进行识别，通过将原本的广告流量数据进行转换得到二维网格型数据，自动补充了数据在高维空间、时间上的信息，从而提高了广告流量异常检测模型在对广告异常流量进行检测时的准确性。
一种广告异常流量检测模型建立方法装置存储介质

[发明专利]一种面向云计算的网络流量异常检测系统及方法-CN202010916022.8有效
发明人：莫毓昌 -专利权人：华侨大学
申请日： 2020-09-03 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向云计算的网络流量异常检测系统及方法，检测系统包括客户端、云应用服务器、云平台、云入口路由器和流量异常检测装置；检测方法包括采集网络流量，计算流量分布数据，构造流量样本池；利用所述流量样本池，构造并训练流量异常检测卷积神经网络模型；利用训练好的流量异常检测卷积神经网络模型，对流量进行实时检测；利用实时流量数据，不断更新流量样本池；利用更新后的流量样本池，重新训练流量异常检测卷积神经网络模型，并替换已有的流量异常检测卷积神经网络模型。优点是：基于流量分布卷积分析，从而充分考虑细分流量的相关性特征，提升了检测精度和效率；采用样本池和模型自动更新的方式，提升了检测时效性。
一种面向计算网络流量异常检测系统方法

[发明专利]基于机器学习的web攻击方法、装置及电子设备-CN202211506366.7在审
发明人：王彭湃 -专利权人：上海安博通信息科技有限公司
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于机器学习的web攻击方法、装置及电子设备，该方法包括：获取流量日志数据样本及其对应的web攻击检测结果样本；建立初始检测模型，将流量日志数据样本输入至初始检测模型，输出对应的web攻击检测结果样本，训练初始检测模型，得到训练完备的检测模型；实时获取流量日志数据，根据训练完备的检测模型判定流量日志数据是否受到web攻击。通过构建检测模型判定流量日志数据是否受到web攻击，由于检测模型能够提取流量日志数据中的数据特征，实现自动判定是否受到web攻击，大大提高了检测覆盖率，并且能够实现批量处理流量日志数据。
基于机器学习 web 攻击方法装置电子设备

[发明专利]流量检测方法、装置、电子设备-CN201911285269.8在审
发明人：宗志远 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2019-12-13 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：公开一种流量检测方法，应用于流量检测系统，所述方法包括：从对接的业务系统获取隐私脱敏后的训练样本流量；以及，对所述训练样本流量进行特征提取，得到对应的流量特征；将所述流量特征训练输入至基于宽度及深度架构的机器学习模型进行联合训练得到流量检测模型；响应于对所述业务系统的预测样本流量进行流量检测的指令，基于所述流量检测模型对所述预测样本流量进行流量检测，得到与所述预测样本流量对应的检测结果，从而实现对流量的广度与深度的多维度特征进行流量检测模型建模，在保证流量检测准确率的前提下，极大地提升了流量检测的实时性。
流量检测方法装置电子设备

[发明专利]深度时空混合的云数据中心网络流量实时检测方法-CN202210966064.1在审
发明人：苑海涛;王绅 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-08-12 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开一种深度时空混合的云数据中心网络流量实时检测方法。该方法综合考虑了网络流量来源和分布均不同的影响，并且结合了基于时间特征的流量检测模型和基于空间特征的流量检测模型的优点。综合以上因素，构建了基于时空特征的改进的异常流量检测模型，提升了模型对于异常流量的检测能力，增强了对于攻击流量和正常流量的分类效果。本发明结合了融合时空特征的深度学习模型、时间卷积网络模型、注意力机制和随机失活方法，能够根据网络流量的特征进行实时检测，实现了对正常流量和异常流量的识别和分类。
深度时空混合数据中心网络流量实时检测方法

[发明专利]一种流量检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211449186.X在审
发明人：兰家旺;杨荣海;黄忠强 -专利权人：深信服科技股份有限公司
申请日： 2022-11-18 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明实施例适用于计算机技术领域，提供了一种流量检测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，流量检测方法包括：确定第一业务流量对应的业务类型；基于业务类型对应的至少两个业务模型对第一业务流量进行异常检测，得到至少两个业务模型中的各个业务模型输出的检测结果；其中，至少两个业务模型基于正常业务流量训练得到，至少两个业务模型中的每个业务模型用于检测第一业务流量的一种类型的流量特征；基于至少两个业务模型输出的检测结果，确定第一业务流量是否为异常业务流量。
一种流量检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]细粒度网络入侵检测模型的训练方法和网络入侵检测方法-CN202310075526.5在审
发明人：王兴军;郑昕然;杨朔 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2023-01-12 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种细粒度网络入侵检测模型的训练方法和网络入侵检测方法，该方法包括：获取网络流量样本；网络流量样本包括有标签流量样本和无标签流量样本；根据有标签流量样本和有标签流量样本对应的标签，对第一初始细粒度网络入侵检测模型进行训练，得到第二初始细粒度网络入侵检测模型；将无标签流量样本输入第二初始细粒度网络入侵检测模型，得到无标签流量样本对应的伪标签；根据有标签流量样本、有标签流量样本对应的标签、无标签流量样本、无标签流量样本对应的伪标签，对第二初始细粒度网络入侵检测模型进行训练，得到训练后的细粒度网络入侵检测模型。本发明实施例的方法实现了对网络流量对应的攻击类型的准确检测和分类。
细粒度网络入侵检测模型训练方法

[发明专利]流量检测模型的训练、检测方法及电子设备-CN202111579690.7有效
发明人：王益斌 -专利权人：天翼云科技有限公司
申请日： 2021-12-22 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明涉及网络安全技术领域，具体涉及流量检测模型的训练、检测方法及电子设备，该训练方法包括获取请求流量样本数据及其标签；对请求流量样本数据进行语义剪裁及划分，确定请求流量样本数据的文本信息；对请求流量样本数据进行统计分析，确定请求流量样本数据的关联统计信息；将文本信息以及关联统计信息分别输入初始流量检测模型的文本特征提取分支以及统计特征提取分支，得到文本特征以及统计特征；将文本特征以及统计特征输入初始流量检测模型的拼接分类模块，以确定预测结果；基于预测结果与标签对所述初始流量检测模型的参数进行更新，以确定目标流量检测模型。该方法可以调整训练得到的目标流量检测模型的准确性。
流量检测模型训练方法电子设备

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