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[发明专利]一种基于深度学习的加密网络流量识别及分类方法-CN202111509168.1在审
发明人：凌捷;康健豪;罗玉;黄慧武;区奕宁;区旸;刘艺彬 -专利权人：广东工业大学;中通服建设有限公司
申请日： 2021-12-10 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的加密网络流量识别及分类方法，所述识别方法包括以下步骤：S1：获取加密网络流量数据并进行预处理得到若干单独的会话；S2：对于预处理后的流量数据进行统计特征的选择；S3：对预处理后的流量数据进行有效载荷截取；S4：将统计特征和有效载荷进行特征整合并进行特征标准化；S5：利用整合后的特征对识别模型进行训练，得到训练好的识别模型；S6：利用训练好的识别模型对加密网络流量进行识别和分类。本发明提高了加密网络流量识别及分类的准确度，实现了更高的分类性能，并且能够对细粒度的加密网络流量进行识别和分类同时具有更强的场景适用性。
一种基于深度学习加密网络流量识别分类方法

[发明专利]大数据环境下基于特征值反馈的安全数据采集优化方法-CN201710795153.3有效
发明人：俞皓;赵俊峰;夏元轶;贾雪;廖鹏;郭靓;于晓文;蒋甜;张路煜;姜帆;刘强;丁晓玉;曾锃 -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： 2017-09-06 - 公布日： 2018-06-05 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种大数据环境下基于特征值反馈的安全数据采集优化方法，包括，将采集到的网络流量数据镜像为两部分，一部分离线存储，另一部分进行实时分析；对离线存储的网络流量数据进行安全特征分析，并将得到的安全特征值存入安全特征库；实时分析时，根据安全特征库中的安全特征值，对网络流量数据进行过滤，如果与安全特征值匹配，则网络流量数据为安全数据，对安全数据进行实时分析。本发明通过机器学习，提取安全特征值，并根据安全特征值对网络流量数据进行过滤，达到数据约减，减少冗余数据，提高实时分析效率的目的，实现了大数据环境下的安全数据采集优化。
网络流量数据安全数据实时分析安全特征大数据采集离线存储安全过滤优化特征值匹配反馈机器学习冗余数据分析

[发明专利]一种随机森林网络流量分类方法、系统、存储介质-CN202110811007.1在审
发明人：常晨;马超;李琪;王聪;刘珅岐;潘法定;张连越;傅倩;范少华;牛德玲;孟令振;张闻彬;王玉家;杨华飞;唐瑞春 -专利权人：中国海洋大学;国网山东省电力公司信息通信公司;南瑞集团有限公司
申请日： 2021-07-19 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于网络流量分类技术领域，公开了一种随机森林网络流量分类方法、系统、存储介质，随机森林网络流量分类系统包括：流量捕获采集模块捕获并存储网络流量；数据预处理模块对待分类数据进行预处理；将具有相同IP五元组信息的数据包汇聚成一个网络流，并提取每个流的流量特征，进行特征选择；分类模块封装与加载训练完成的分类模型；并利用选择的分类模型对待分类的数据样本进行分类预测；展示模块在web页面展示分类结果。本发明的网络流量分类系统可以自动进行网络流量数据包的捕获和存储，以及数据的处理。然后可以选择优化的随机森林分类模型或其它机器学习算法的模型进行分类预测，并将结果可视化。
一种随机森林网络流量分类方法系统存储介质

[发明专利]一种网络异常流量检测方法及装置-CN202010380344.5在审
发明人：周坤;易磊磊 -专利权人：国网安徽省电力有限公司亳州供电公司;国家电网有限公司
申请日： 2020-05-08 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种网络异常流量检测方法及装置，包括以下步骤；S1、建立标准流元素模型；S2、利用标准流元素模型来获取网络流量数据；S3：对获取的网络流量数据进行量解析；S4、基于解析后的网络流量，建立各类异常流量特征模型；S5、针对异常流量特征模型中的各个异常流量分析；S6、告警通知。本发明根据流量包因素建立了标准流元素模型，基于标准流元素模型来获取网络流量数据并解析，尽可能包括了各类异常流量，提高了检测识别效率和检测准确率。
一种网络异常流量检测方法装置

[发明专利]基于特征序列化的网络流量分类方法、装置及存储介质-CN202211055973.6在审
发明人：王小娟;邹纯东;何明枢;金磊 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： H04L47/2441 文献下载
摘要：本发明提供一种基于特征序列化的网络流量分类方法、装置及存储介质，该方法包括：获取网络流量包含的多条流数据中每个数据包的数据包特征，数据包特征包括包间时间和包大小；依据数据包特征的差别对多条流数据中数据包进行分类并构造数据包映射表，依据数据包映射表将流数据转化为预设长度的离散序列流量数据，每个数据包类别对应一个唯一ID，每个数据包类别包含多个数据包；将网络流量包含的多条流数据对应的离散序列流量数据输入到文本分类模型中，获得网络流量分类的结果作为输出，所述文本分类模型的类型为机器学习模型、多尺度卷积神经网络模型或基于特征转换器的自然语言处理模型中。本发明能够实现对加密网络流量的高效、准确的流量分类。
基于特征序列网络流量分类方法装置存储介质

[发明专利]一种物联网安全检测方法、装置、设备及存储介质-CN202210083561.7有效
发明人：龙晓琼;杜翠凤;滕少华;黎坚;李泓澍 -专利权人：广东工业大学;广州杰赛科技股份有限公司
申请日： 2022-01-24 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种物联网安全检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：基于待测物联网设备的边缘节点，获取待测物联网设备在多个时刻的网络流量数据；对网络流量数据进行特征提取，获得网络流量特征；将网络流量特征输入至神经网络进行训练，构建多个时刻的物联网安全检测模型；基于多个时刻的物联网安全检测模型的模型参数，采用训练集对深度学习网络模型进行训练，确定深度学习网络模型的参数分布概率；将网络流量特征输入至确定参数分布概率后的深度学习网络模型
一种联网安全检测方法装置设备存储介质

[发明专利]用于燃气管网的网络信息安全系统及其方法-CN202311070685.2在审
发明人：傅子登;杨传成;张晶;吴长洪;买日旦·吐拉甫;杨翼涛;史树文;袁涛力 -专利权人：克拉玛依市燃气有限责任公司
申请日： 2023-08-24 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于燃气管网的网络信息安全系统及其方法，其获取预定时间段内多个预定时间点的网络流量值；对所述多个预定时间点的网络流量值进行时序协同关联分析以得到全时序网络流量关联特征；以及，基于所述全时序网络流量关联特征，确定网络行为是否正常。这样，可以进行网络行为的异常监测，从而及时对恶意文件、恶意邮件和恶意代码进行防御与实时阻断，以确保网络环境的安全性。
用于燃气管网网络信息安全系统及其方法

[发明专利]一种攻击检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111572351.6在审
发明人：裴琦杰 -专利权人：深信服科技股份有限公司
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明实施例适用于计算机安全技术领域，提供了一种攻击检测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，攻击检测方法包括：确定是否存在与第一网络流量对应的历史攻击事件；在存在与第一网络流量对应的历史攻击事件的情况下，将第一网络流量输入第一模型，得到第一模型输出的预测结果；预测结果表征第一网络流量对应的攻击阶段；第一模型基于历史攻击事件和对应的攻击阶段训练得到；基于预测得到的攻击阶段对第一网络流量进行特征分析，得到分析结果；分析结果表征第一网络流量对应的攻击特征。
一种攻击检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于缓存一致性行为的片上网络流量合成方法-CN201810337335.0有效
发明人：王学香;孙冲冲;蔡磊;齐志;郑阳;吴建辉;时龙兴 -专利权人：东南大学;东南大学—无锡集成电路技术研究所
申请日： 2018-04-16 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06F15/78 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于缓存一致性行为的片上网络流量合成方法。步骤为，将CPU、缓存和目录抽象为一个节点模型；经全系统仿真，统计片上网络架构中由缓存一致性约束产生的路由节点数据包收发情况；提取体现应用流量时间分布特性和空间分布特性的特征向量；基于特征向量，使用马尔科夫调制模型合成片上网络流量本发明能够快速提供准确的片上网络流量，节约全系统仿真采集流量的时间，加速片上网络架构的探索进程。该方法合成的网络流量在时间分布和空间分布特性上与真实的网络流量一致，足以用来辅助片上网络架构的设计。
一种基于缓存一致性行为网络流量合成方法

[发明专利]一种基于行为检测实现网络流量识别的方法及装置-CN201310741407.5在审
发明人：万淼 -专利权人：北京启明星辰信息技术股份有限公司;北京启明星辰信息安全技术有限公司
申请日： 2013-12-27 - 公布日： 2014-04-02 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于行为检测实现网络流量识别的方法及装置，包括：抓取网络流量的数据包信息，并进行传输控制协议（TCP）会话重组，以分别提取各TCP会话流信息；根据木马通信的会话特征，提取各TCP会话流信息的会话统计特征信息，并建立相应的TCP会话特征矩阵信息；采用基于菌群优化的聚类方法对TCP会话特征矩阵信息进行优化聚类，以生成优化聚类信息；根据优化聚类信息，获得每一TCP会话流所属的网络流量类别信息。本发明通过从网络流量的数据包提取TCP会话流，根据木马通信的会话特征获得TCP会话统计特征信息，以此生成TCP会话特征矩阵信息，采用基于菌群优化的聚类方法对TCP会话特征矩阵信息进行优化聚类，获得TCP会话流的网络流量类别信息。
一种基于行为检测实现网络流量识别方法装置

[发明专利]一种基于双向长短期记忆循环神经网络的网络流量预测方法-CN201911108806.1有效
发明人：杜秀丽;范志宇;邱少明;刘庆利;吕亚娜;司增辉 -专利权人：大连大学
申请日： 2019-11-13 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： H04L41/147 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双向长短期记忆循环神经网络的网络流量预测方法，属于计算机网络领域，包括采集网络流量原始数据；利用滑动窗口技术对采集到的网络流量原始数据进行处理，再进行归一化处理；对双向长短期记忆循环神经网络预测模型参数进行初始化；将归一化处理后的网络流量数据输入到初始化后的双向长短期记忆循环神经网络模型中，训练双向长短期记忆循环神经网络进行双向学习，挖掘和记忆网络流量的整体特征，判断训练计数值是否达到训练次数，训练目标是否达到设定的误差要求，将双向长短期记忆循环神经网络进行双向学习的结果分别乘以加权矩阵融合得到网络流量的预测结果，该方法对网络流量序列进行双向学习，避免单向学习导致较早学习部分特征提取和记忆效果差的问题。
一种基于双向短期记忆循环神经网络网络流量预测方法

[发明专利]一种网络入侵检测方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202310466099.3有效
发明人：申志伟;时文丰;朱肖曼;燕玮;李春光;于寅虎;钟勤;郭烁 -专利权人：中国电子信息产业集团有限公司第六研究所
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请提供了一种网络入侵检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，其中，该方法包括：采集工业设备中的网络流量数据，根据网络流量数据生成第一网络流量特征向量；将第一网络流量特征向量输入至工业网络入侵检测模型中，以对网络流量数据进行网络入侵行为识别，确定网络流量数据对应的第一网络入侵识别结果；第一网络入侵识别结果包括是否存在对工业设备的网络入侵行为，以及当存在网络入侵行为时该网络入侵行为对应的网络入侵类型；当存在网络入侵行为时，将网络入侵类型和被入侵的工业设备的标识信息发送至目标用户端，以使目标用户端对应的运维人员对网络入侵行为进行阻断。
一种网络入侵检测方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]一种基于DNS异常挖掘的Fast Flux僵尸网络检测方法-CN201710153536.0有效
发明人：胥小波;陈云风;丁才伟;李艳梅;李翠娇;吴明朗 -专利权人：中国电子科技网络信息安全有限公司
申请日： 2017-03-15 - 公布日： 2020-04-21 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于DNS异常挖掘的Fast Flux僵尸网络检测方法，本方法首先挖掘网络攻击特征，过滤正常网络流量，然后把流量特征与协议特征相结合，利用机器学习的方法建立检测模型。本发明从DNS协议和流量两个方向着手对网络流量包进行分析，相比于传统的单纯用稳定性的方法检测率更高，误报率较低。本发明前期通过域名白名单、IP地址数、DNS查询相应数据的TTL平均值、DNS查询响应IP相似度等条件进行网络流量过滤模块，避免了对正常网络流量参与后期检测，大大减少了后期的计算成本，提高了效率。
一种基于 dns 异常挖掘 fast flux 僵尸网络检测方法

[发明专利]一种基于探针的自动流量特征收集方法及系统-CN201710224478.6有效
发明人：李林哲;张浩;关墨辰;张栗伟 -专利权人：北京安天网络安全技术有限公司
申请日： 2017-04-07 - 公布日： 2020-02-07 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于探针的自动流量特征收集方法及系统，通过在终端部署探针进行用户、进程行为识别，并在网络侧部署探针进行流量捕获，并在终端行为与网络流量间建立关联，以此来进行流量特征自动提取与收集，并通过大数据分析得到终端侧操作与网络侧数据的联动关系，以及动态判断历史网络流量特征的有效性。本发明可实现基于终端、网络探针联合的自动化网络流量特征收集；可实现动态收集和维护特征库数据，并能充分保证特征的完整性和准确性。
探针流量特征特征收集自动流量终端网络侧数据自动化网络动态判断动态收集建立关联进程行为历史网络联动关系流量捕获网络流量网络探针终端行为自动提取大数据特征库部署分析网络保证联合维护

[发明专利]基于生成对抗网络的半监督网络流量异常检测方法-CN202210747592.8有效
发明人：王攀;李泽一 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-06-28 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于生成对抗网络的半监督网络流量异常检测方法，首先将网络流量特征进行工程化，即对于字符特征使用one‑hot编码，对于数值特征用归一化处理，再将处理后的特征输入聚合模块中形成新特征进入生成对抗网络，最后通过计算生成对抗网络中两个隐藏向量的重构误差判断流量是否异常。本发明的方法能将数据从高维转向低维空间的同时能更加有效地保留流量特征信息，在解决有监督深度学习无法识别未知流量的同时提升异常网络流量检测的精确度。
基于生成对抗网络监督网络流量异常检测方法