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[发明专利]一种网络攻击检测方法、装置及电子设备-CN202010165954.3有效
发明人：钟劲松;李峰;舒斐;王斌;杨慧婷 -专利权人：国网新疆电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司
申请日： 2020-03-11 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种网络攻击检测方法、装置及电子设备，本发明中获取目标网络流量的流量特征，然后对所述流量特征进行降维操作，得到流量统计特征，并调用预先训练的流量分析模型对所述流量统计特征进行处理，得到所述目标网络流量的流量分析结果，进而，确定与所述流量分析结果对应的网络攻击结果。由于流量分析模型的训练样本标注了正常流量样本或异常流量样本的样本类型，即可以通过流量分析模型得到该目标网络流量是否异常的分析结果，也就是说，本发明通过分析得到网络流量是否异常，进而确定电网工控系统是否受到网络攻击，若受到网络攻击，则可以及时修复电网工控系统，从而保证了电力系统的运行安全性。
一种网络攻击检测方法装置电子设备

[发明专利]一种基于机器学习的流量异常预测方法-CN202110467791.9在审
发明人：刘泳锐;邢燕祯;秦志鹏;刘中金;陈解元;范广;杨朝晖;吕志梅;李华;安黎东 -专利权人：国家计算机网络与信息安全管理中心
申请日： 2021-04-28 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于机器学习的流量异常预测方法，采用全新设计策略，综合考虑网络流量的多维特征属性，并结合特征属性之间的相关性，设计迭代循环的特征属性筛选策略，确定流量所对应的各个目标特征属性，再基于目标特征属性与网络流量明确的异常标签，针对指定分类网络进行训练，获得异常流量预测模型，并最终针对目标流量，实现其是否存在异常的检测，能够有效提高网络流量异常预测的工作效率。
一种基于机器学习流量异常预测方法

[发明专利]应用程序接口API的识别方法及装置-CN202210519699.7在审
发明人：杨佳;王子恒;孟召 -专利权人：奇安信科技集团股份有限公司;奇安信网神信息技术（北京）股份有限公司
申请日： 2022-05-12 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种应用程序接口API的识别方法及装置，其中方法包括：获取网络流量；解析所述网络流量中的预设字段特征；所述预设字段特征用于表征API特征；基于所述预设字段特征和API规则库中包括的API特征识别所述网络流量中是否包括公开API；所述API规则库中存储有各公开API对应的API特征。本发明实施例提供的应用程序接口API的识别方法及装置，实现了对网络流量中API的识别。
应用程序接口 api 识别方法装置

[发明专利]一种基于注意力机制的网络流量分类方法-CN202210315881.0在审
发明人：黄伟;黄杰;霍永华 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所
申请日： 2022-03-29 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及网络流量分类领域，具体涉及一种基于注意力机制的网络流量分类方法。针对不同重要特征的表征问题，本文提出了一种新的分类模型，首先对原始网络流量进行预处理，然后通过CNN层提取空间特征，从LSTM层提取时间特征，之后对提取到的多尺度特征进行融合，并利用注意力机制提取多模态的网络流量显著特征，以提高动态结构的输出质量，提高特征表示能力。
一种基于注意力机制网络流量分类方法

[发明专利]一种基于深度学习的网络流量分类方法、系统及电子设备-CN201811507380.2有效
发明人：赵世林;叶可江;须成忠 -专利权人：深圳先进技术研究院
申请日： 2018-12-11 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于深度学习的网络流量分类方法、系统及电子设备。所述方法包括：步骤a：捕获网络流量样本数据；步骤b：通过深度学习分类算法提取所述网络流量样本数据的全局特征数据集；步骤c：根据所述全局特征数据集构建随机森林分类模型，通过随机森林分类模型输出网络流量分类结果本申请利用提取的全局特征训练随机森林分类模型，结果表现出稳定的分类性能，能够处理很高维度的流量数据，并且不用做特征选择。相比现有技术，本申请能够有效的保障网络流量分类的高精度和高性能，同时，可以提高分类效率，缩短训练时间，降低计算开销。
一种基于深度学习网络流量分类方法系统电子设备

[发明专利]一种基于动态分类的流量管理方法、系统及装置-CN202110599791.4在审
发明人：张继东;曹靖城;周帅;史国杰 -专利权人：天翼智慧家庭科技有限公司
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2021-12-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于动态分类的流量管理方法、系统及装置。由数据准备模块采集网络流量筛选特征数据并依据应用类型打上类型标签；由在线训练模块通过XGBoost算法构建网络流量分类模型；基于该模型，流量分类模块对网络流量进行分类；并由流量类型趋势分析模块统计分析经分类后每种类型的网络流量在一段时间内的变化趋势状态将每种类型网络流量划分趋势状态类型；PHB映射模块将不同类型网络流量映射到不同的PHB类型；并由流量分发模块，用于根据不同PHB类型自带的转发策略，对网络流量进行实时转发。本发明结合网络流量类型和每种类型流量变化趋势的动态快速分类的流量管理方法，满足实时性要求，改善用户体验。
一种基于动态分类流量管理方法系统装置

[发明专利]一种入侵检测方法及系统-CN202211253052.0在审
发明人：单纯;刘臻;胡昌振;周彥哲;彭哲恒 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-10-13 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种入侵检测方法及系统，通过有标识的分组采集网络流量数据，避免了传统方法针对单个网络流量数据进行采集分析导致检测不准确的问题；将每个网络流量数据特征的分布曲线拟合成行为分布特征曲线之后再进行攻击行为的类型检测识别，将多维的网络流量数据特征的分布特征降为一维的行为分布特征，有利于网络流量数据特征与机器学习进行更好地结合，有利于提高检测结果的准确性。利用行为分布特征曲线的行为分布特征值进行机器学习训练，只需要基础的神经网络模型即可完成训练任务，避免了传统方法对机器学习神经网络的过度依赖。
一种入侵检测方法系统

[发明专利]一种基于图神经网络的网络流量预测方法-CN202110027901.X在审
发明人：潘成胜;石怀峰;杨力;顾祥祥;孔志翔 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2021-01-11 - 公布日： 2021-02-09 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图神经网络的网络流量预测方法，该方法首先用图卷积神经网络GCN来学习通信区域块的网络拓扑结构，提取通信区域块的网络流量的空间特征，然后将具有空间特征的数据作为门限递归单元GRU的输入，学习通信区域块属性的时间变化规律，进而提取通信区域块网络流量的时间特征，最后通过全连接层得到最终预测结果，可以较好的提取网络流量的时空特性，得到更好的预测精度。
一种基于神经网络网络流量预测方法

[发明专利]基于字符串多模式匹配的网络流量分类识别方法和设备-CN201911240263.9有效
发明人：司俊俊;涂波 -专利权人：邑客得（上海）信息技术有限公司
申请日： 2019-12-06 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公布了一种基于字符串多模式匹配的网络流量识别分类方法及设备，在字符串多模式匹配中引入位置信息特征，建立基于位置信息的多模式字符串匹配自动机，当且仅当受检测的网络流量和特征字符串位置信息特征相符时，才进行字符串匹配，极大地减少了字符串多模式匹配过程中目标字符串和特征字符串的比较次数；在网络流量分类和识别中进行网络流量和特征库匹配，能够解决网络流量分类和识别中常见的具有位置信息限制的多模式匹配问题，达到线性时间复杂度，极大地提高了字符串匹配效率，提高流量分类识别的效率。
基于字符串模式匹配网络流量分类识别方法设备

[发明专利]一种基于流量模式比对的网络攻击识别方法及识别系统-CN201810580035.5有效
发明人：马威;李晓勇;郭煜 -专利权人：北京广成同泰科技有限公司
申请日： 2018-06-07 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明提供一种基于流量模式比对的网络攻击识别方法及识别系统，该方法包括：利用网络流量捕获模块实时捕获多个网络节点的网络流量数据，并将多个网络流量数据分别发送至流量数据划分模块；利用流量数据划分模块将各网络流量数据分别按预定时间间隔划分为多个流量帧，并将多个流量帧按照时序排列；利用流量特征波形图建立模块按照时序接收各个流量帧，并基于每个流量帧建立流量特征波形图；利用流量数据对比模块对各网络节点进行两两分组，每一组网络节点按时序进行流量特征波形图的对比，并计算流量数据相似度，若该相似度超过阈值，则判断该组网络节点受到网络攻击。本发明的识别方法和识别系统分析实时的流量数据，分析结果精准。
一种基于流量模式网络攻击识别方法系统

[发明专利]一种威胁情报的识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210005865.1有效
发明人：熊天翼;赵林林;薛锋 -专利权人：北京微步在线科技有限公司
申请日： 2022-01-05 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种威胁情报的识别方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取威胁情报数据库的威胁情报信息；对威胁情报信息进行特征提取，获得威胁情报特征；对威胁情报特征进行整合，获得威胁情报文件；获取网络流量；对威胁情报文件和网络流量进行特征匹配，获得网络流量威胁情报；生成网络流量威胁情报对应的地址的日志。实施本申请实施例，可以及时通过威胁情报发现网络威胁，提高威胁情报的识别效率和利用效率。
一种威胁情报识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于深度学习的工控网络流量异常检测方法及装置-CN202110605897.0有效
发明人：穆洪涛;毕超然;姜海昆;范宇 -专利权人：长扬科技（北京）有限公司
申请日： 2021-06-01 - 公布日： 2021-12-28 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的工控网络流量异常检测方法及装置，该方法包括：获取网络流量的待检测数据和历史数据并进行预处理，得到流量特征；选取一段历史数据所对应的流量特征输入LSTM预测模型，预测待检测数据对应的流量特征；基于历史数据计算用于异常检测的动态阈值，结合预测结果与待检测数据对应的真实流量特征，检测待检测数据对应的时段是否出现网络流量异常；存储流量特征数据并定期训练新的LSTM预测模型，若新的LSTM预测模型优于当前用于预测流量特征的LSTM预测模型，则更新当前用于预测流量特征的LSTM预测模型。本发明能够实现工控网络流量异常检测，误报率低，且长期有效。
一种基于深度学习网络流量异常检测方法装置

[发明专利]暴力破解操作的检测方法、装置及服务器-CN201911093820.9有效
发明人：蔡福杰;范渊;李凯 -专利权人：杭州安恒信息技术股份有限公司
申请日： 2019-11-11 - 公布日： 2022-01-25 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种暴力破解操作的检测方法、装置及服务器，该方法采集目标端口的网络流量；其中，网络流量是对目标端口进行访问操作产生的，网络流量携带有访问操作的地址信息；根据地址信息判断网络流量是否为可疑流量；如果是，提取可疑流量的流量特征；将流量特征输入至预先训练得到的检测模型，得到检测模型针对流量特征输出的检测结果；其中，检测结果包括可疑流量对应的访问操作为暴力破解操作或可疑流量对应的访问操作为正常操作
暴力破解操作检测方法装置服务器

[发明专利]一种基于并联神经网络的僵尸网络流量检测方法-CN202110649454.1有效
发明人：黄杰;刘玉超 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-06-10 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于并联神经网络的僵尸网络流量检测方法，该方法步骤为：根据数据包传输五元组源IP、目的IP、源端口、目的端口、传输协议将原始网络流量pcap文件划分为多个网络流；对每个网络流进行预处理转化成两种神经网络的输入格式；利用卷积神经网络提取网络流灰度图的空间特征，输出10维特征向量；利用门控循环单元网络提取网络流序列的时序特征，输出10维向量；利用串行特征融合方案将两种神经网络提取的特征进行拼接，输出20维特征；通过softmax分类器，进行模型训练，并输出僵尸流量检测模型；最后将捕获的目标网络的流量数据经预处理后，输入模型完成僵尸网络流量的检测。本发明具有准确度高、可以有效检测出僵尸网络流量。
一种基于并联神经网络僵尸网络流量检测方法

[发明专利]一种基于强化学习的异常网络流量检测器生成方法-CN202111545423.8在审
发明人：方智阳;王俊峰;耿嘉炫 -专利权人：四川大学
申请日： 2021-12-16 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于强化学习的异常网络流量检测器生成方法，涉及网络与信息安全技术领域，包括网络流量样本获取步骤、智能模型设置步骤、强化学习模型构建步骤、特征集合选择步骤、检测评价步骤以及检测器生成步骤采用强化学习算法，模拟信息安全专家选择流量特征生成异常网络流量检测器过程，设计对应的强化学习交互环境。通过智能体不断地与环境交互，智能体从原始流量特征集合中选出高区分度的流量特征，最终将所选特征用于基于机器学习方法的异常网络流量检测器训练，最终实现对异常流量的高精度、高响应检测。
一种基于强化学习异常网络流量检测器生成方法