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[发明专利]一种基于特征选择和深度神经网络的网络入侵检测方法-CN202210706072.2在审
发明人：吕明琪;徐康;陈铁明 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-06-21 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征选择和深度神经网络的网络入侵检测方法，包括：基于lightGBM模型和随机森林模型进行特征选择；获取包含网络入侵和正常数据的网络流量数据集，根据深度学习特征从网络流量数据集中提取网络流量子集，使用归一化方法对连续型特征进行预处理，并使用嵌入方法对离散型特征进行预处理，将预处理后的网络流量子集随机分为训练集和测试集；利用训练集对深度神经网络进行训练，直至深度神经网络针对测试集的检测达到预设的检测效果；利用训练后的深度神经网络对待处理的网络流量进行网络入侵检测。
一种基于特征选择深度神经网络网络入侵检测方法

[发明专利]一种基于端到端的多类型网络流量异常检测方法及系统-CN202110472822.X有效
发明人：杜海舟;王士维 -专利权人：上海电力大学
申请日： 2021-04-29 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于端到端的多类型网络流量异常检测方法及系统，其中一种基于端到端的多类型网络流量异常检测方法包括，预处理网络流量数据，通过特征提取模块提取网络流量数据的特征向量，并压缩特征向量的维度空间；通过异常流量学习模块对特征进行异常分数学习，进而将网络流量数据映射为标量异常分数；利用多类型异常检测模块对异常流量学习模块进行训练，完成对网络流量异常类型的分类，并将分类结果返回到参考分数生成器，以指导异常评分网络模块进行异常分数学习
一种基于端到端类型网络流量异常检测方法系统

[发明专利]智慧城市网络流量预测方法及系统-CN202110926805.9有效
发明人：杨杨;高志鹏;芮兰兰;龚兴乐;胡皓;吕睿;龙雨寒;刘澳伦;严雨;高博文 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2021-08-12 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： H04L41/147 文献下载
摘要：本发明提供一种智慧城市网络流量预测方法及系统，方法包括：基于卡尔曼滤波器对原始时序网络流量数据进行预处理；基于时序卷积网络，获取预处理后的原始时序网络流量数据的目标特征序列；将所述目标特征序列输入至LSTM长短期记忆网络，以获取所述原始时序网络流量数据的预测结果。本发明将卡尔曼滤波器、TCN和LSTM网络协同结合在一起，通过确定卡尔曼滤波器来消除原始时序网络流量数据中存在的噪声，以减少其干扰，从而实现高精度的预测，然后采用TCN从这些数据中提取潜在特征，最后，采用LSTM实现对原始时序网络流量数据的预测。
智慧城市网络流量预测方法系统

[发明专利]基于HMM和混沌模型的DDoS攻击检测方法-CN201810972690.5有效
发明人：程杰仁;唐湘滟;黄梦醒;董哲;张晨 -专利权人：海南大学
申请日： 2018-08-24 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种基于HMM和混沌模型的DDoS攻击检测方法，包括：采集网络流量信息作为HMM训练集；计算得到网络流量加权特征观测序列和网络流平均速率序列；根据HMM训练集，计算HMM的最佳隐层状态数N；采用层次聚类算法将所述HMM训练集分为N类，得到隐层状态序列；利用所述网络流量加权特征观测序列和所述隐层状态序列，对HMM进行监督学习，得到状态转移矩阵和混淆矩阵；根据所述状态转移矩阵和所述混淆矩阵，计算后续的网络流量加权特征，得到后续网络流量加权特征预测序列；通过混沌模型计算所述后续网络流量加权特征预测序列的预测误差序列；通过所述预测误差序列和所述网络流平均速率序列来识别DDoS攻击。
基于 hmm 混沌模型 ddos 攻击检测方法

[发明专利]网络流量预测方法和装置及存储介质-CN202310826327.3在审
发明人：段含婷;张乐;吴艳芹;杨昊 -专利权人：中国电信股份有限公司技术创新中心;中国电信股份有限公司
申请日： 2023-07-06 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： H04L41/16 文献下载
摘要：本公开提出一种网络流量预测方法和装置及存储介质，涉及大数据领域。该方法包括：获取待处理的多个历史时刻的网络流量数据；利用由多个标量神经元构成的第一神经网络对所述多个历史时刻的网络流量数据进行处理，得到第一特征信息；利用由多个向量神经元构成的第二神经网络对所述第一特征信息进行处理，得到第二特征信息；利用具有长短期记忆结构的第三神经网络对所述第二特征信息进行处理，得到预测的未来时刻的网络流量数据。从而更好地适应于具有不稳定特点的网络流量的长期预测。
网络流量预测方法装置存储介质

[发明专利]网络流量数据分类模型训练方法、分类方法及训练装置-CN202310307306.0在审
发明人：王小娟;何明枢;刘晓影;雍婷;郭世泽;王家瑄;邢紫璇 -专利权人：北京邮电大学;中国电子科技集团公司第十五研究所
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请提供一种网络流量数据分类模型训练方法、分类方法及训练装置，所述方法包括：采用不同的特征提取方式提取历史网络流量数据集中的各个数据样本分别对应的基础特征、统计特征和变换特征；将各个所述数据样本的所述基础特征、统计特征和变换特征均进行融合并转换为表征矩阵；基于各个所述数据样本及对应的表征矩阵训练预设的分类器，以将该分类器训练为用于输出各个所述数据样本对应的网络流量组分类结果的网络流量数据分类模型。本申请能够有效提升网络流量分类的全面性和精确性。
网络流量数据分类模型训练方法装置

[发明专利]网络流量实时检测方法及检测终端、计算机可读存储介质-CN201811537156.8有效
发明人：叶可江;纪书鉴;须成忠 -专利权人：深圳先进技术研究院
申请日： 2018-12-15 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种网络流量实时检测方法及检测终端、计算机可读存储介质，该检测方法包括：S10、对到达的网络流量数据进行预处理，得到新流量数据；S20、对所述新流量数据进行特征选择，生成所述新流量数据的数据特征，根据所述数据特征生成网络流量数据集；S30、将对冲学习算法和深度神经网络结合生成预测函数，将所述网络流量数据集导入所述预测函数并对所述预测函数进行实时更新。本发明让异常检测具有更好的扩展性和内存效用，能有效地适应数据流从而降低成本，提高网络流量异常的检测率。
网络流量实时检测方法终端计算机可读存储介质

[发明专利]基于混合卷积神经网络的异常流量检测系统及方法-CN202110378804.5在审
发明人：李晋国;丁朋鹏;温蜜;周绍景;崔星 -专利权人：上海电力大学
申请日： 2021-04-08 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明公开一种基于混合卷积神经网络的异常流量检测系统，包括网络流量数据捕获模块、数据处理模块、核心模型分析模块以及异常响应模块。本发明还公开了一种基于混合卷积神经网络的异常流量检测方法，包括：首先采集网络流量数据，并以网络流为对象进行数据预处理；然后通过卷积神经网络分别学习一维网络流量数据的稀疏性特征和二维网络流量数据中的空间特征；再将这些特征信息输入到注意力机制网络中进一步学习关键性特征；最后输出检测结果。本发明能够很好地提取网络流量的关键性特征，提升检测模型的准确性和精确率。本发明设计合理，可以作为实现网络入侵检测的一种有效方法。
基于混合卷积神经网络异常流量检测系统方法

[发明专利]一种流量智适应的大数据流处理方法-CN202310564915.4有效
发明人：胡鹏飞;贺雪飞;周涛 -专利权人：湖南承希科技有限公司
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： H04L45/121 文献下载
摘要：本发明涉及大数据流处理的技术领域，揭露了一种流量智适应的大数据流处理方法，所述方法包括：对预处理后的网络流量进行一次特征提取，对提取得到的网络流量一次关联特征进行二次特征提取；根据网络流量二次加权特征判断当前流量的流量模式；对于大流量模式的网络流量，筛选得到当前流量源地址与目的地址之间的最短跳数路径集合；对最短跳数路径集合进行真实时延探测，按照真实时延对最短跳数路径选择概率分布化处理；对当前大流量模式网络流量进行采样，按照不同最短路径的选择概率进行路径选择以及路由转发本发明通过对流量模式进行识别，进而对不同流量模式的网络流量采用不同的路由转发方案，提高通信链路的综合利用率，避免通信阻塞。
一种流量适应数据流处理方法

[发明专利]一种基于深度学习的网络流量协议识别方法-CN201710779641.5有效
发明人：张路煜;王继业;郭靓;方泉;杨维永;赵俊峰;廖鹏;于晓文;蒋甜;俞皓;贾雪;姜帆;栾国强;秦学嘉;李斌斌;夏飞;孙琦;刘盼;关海潮 -专利权人：南京南瑞集团公司;南京南瑞信息通信科技有限公司;国网江苏省电力公司信息通信分公司
申请日： 2017-09-01 - 公布日： 2018-06-05 - 主分类号： H04L12/26 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度学习的网络流量协议识别方法，利用网络流数据与图像的相似性，绕过流量特征值选择和提取的工作，直接将网络流数据作为卷积神经网络的输入，进行监督学习，训练网络流量协议识别模型，实现网络流量协议识别功能本发明方法只需提供待识别网络流量协议样本用于对卷积神经网络的训练，能够自动提取到有利于分类任务的特征，无需花费精力于协议特征抽取与选择；该方法具备学习和扩展能力，能够用于对新出现未知协议的识别，可扩展应用到对包含恶意代码网络流量的识别和对应用程序流量的识别
网络流量协议识别卷积神经网络网络流学习特征值选择恶意代码扩展能力流量协议协议特征协议样本训练网络应用程序自动提取可扩展绕过抽取图像分类应用监督

[发明专利]一种基于流量分层的异常流量检测方法、装置及存储介质-CN202210929027.3在审
发明人：崔逸群;毕玉冰;杨东;朱博迪;刘超飞;胥冠军;刘骁;肖力炀;刘迪;崔鑫;王艺杰;朱召鹏;王文庆;邓楠轶;董夏昕;介银娟 -专利权人：西安热工研究院有限公司;华能集团技术创新中心有限公司
申请日： 2022-08-03 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于流量分层的异常流量检测方法、装置及存储介质，属于网络安全领域，所述方法包括：获取工控网络的网络流量；将所述网络流量分别输入流量特征提取模块、数据包特征提取模块以及内容特征提取模块，分别得到流量特征、数据包特征以及内容特征；将所述流量特征、所述数据包特征以及所述内容特征输入预先训练得到的流量检测网络，得到流量检测结果。能够基于不同粒度的特征，有效地提高针对网络流量的检测的覆盖率，能够更加准确地检测出异常流量，进而保证工控网络的网络安全。
一种基于流量分层异常检测方法装置存储介质

[发明专利]一种基于多维特征的网络应用识别方法及装置、电子设备-CN202211148859.8在审
发明人：司成祥;刘云昊;王亿芳;李胜男;廖元媛;张梦菲 -专利权人：国家计算机网络与信息安全管理中心
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： H04L47/2475 文献下载
摘要：本发明提出了基于多维特征的网络应用识别方法及装置，方法包括：获取待识别的网络流量；利用预先配置的多维特征模板，查询网络流量中与多维特征模板匹配的部分，其中，多维特征模板用于表征一网络应用；根据网络流量与多维特征模板的匹配情况，确定网络流量中是否存在多维特征模板表征的网络应用。相较于现有技术，本发明在大批量网络应用的识别中，通过对特定网络应用的识别，极大的减少了对网络应用流量进行重复分析的工作，大大的提高了大批量网络应用选取相关信息的分析效率。
一种基于多维特征网络应用识别方法装置电子设备

[发明专利]一种网络流量数据识别方法、装置及设备-CN202011400451.6有效
发明人：吴问天 -专利权人：新华三人工智能科技有限公司
申请日： 2020-12-02 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： H04L43/0876 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种网络流量数据识别方法、装置和设备。在本申请中，利用已配置的Docker容器中已封装的抓包模块抓取网络流量数据并保存在指定文件夹，并通过Docker容器中封装的监控模块监控到指定文件夹是否有新增网络流量数据，如果有新增网络流量数据，则使用Docker容器中封装的特征模块从新增网络流量数据中提取对应的特征数据，并将特征数据输入至已训练好的识别分类模型以得到识别分类结果，实现了对新增网络流量数据的识别分类，识别流程中无需将新增网络流量数据转化为图像数据
一种网络流量数据识别方法装置设备

[发明专利]网络流量的预测方法、装置、设备及存储介质-CN202010194429.4有效
发明人：邱亚星;边森;王希栋 -专利权人：中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2020-03-19 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： H04L41/147 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络流量的预测方法、装置、设备及存储介质，包括：获取多个用户设备的历史业务相关数据；对历史业务相关数据进行特征提取，得到对应各用户设备的业务相关特征；基于多个用户设备中每两个用户设备之间的业务相关特征的相似度，对多个用户设备进行聚类划分，得到至少两个用户设备群；将各用户设备群中用户设备的历史位置数据及历史网络流量数据作为训练样本数据，对相应的用户设备群分别进行位置及网络流量的预测模型训练，得到对应各用户设备群的位置与网络流量的预测模型；预测模型用于预测目标用户设备群的目标位置及网络流量，目标位置及网络流量用于供确定对应目标位置的总的网络流量预测值。
网络流量预测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种网络流量数据转发方法、装置、设备及介质-CN202110618188.6有效
发明人：晏海龙;颜秉珩 -专利权人：济南浪潮数据技术有限公司
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： H04L45/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种网络流量数据转发方法、装置、设备及介质，包括：利用目标神经网络模型提取当前网络流量数据的特征编码，得到第一特征编码；将所述第一特征编码与缓存中的各特征编码进行匹配，以得到与所述第一特征编码类别相同的第二特征编码；确定所述缓存中的与所述第二特征编码对应的规则编号，得到目标规则编号；利用所述目标规则编号对应的规则转发当前的所述网络流量数据。这样，能够避免流量拆包以及匹配流表的过程，从而提升网络流量数据转发效率。
一种网络流量数据转发方法装置设备介质

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