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[发明专利]网络流量异常检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310763918.0在审
发明人：党张轩;安晓宁;郑昱;王家辉;练兴林;荆久耀;孙雅霖 -专利权人：党张轩;北京天融信网络安全技术有限公司
申请日： 2023-06-26 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请提供一种网络流量异常检测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：利用特征提取器对待测网络流量数据进行特征提取，获得第一特征向量；其中，特征提取器为利用正常网络流量数据进行训练获得；根据第一特征向量，生成对应的服从标准正态分布的第二特征向量；计算第二特征向量与标准正态分布的距离；基于距离确定待测网络流量数据是否为异常流量。在本申请实施例中，特征提取器只需要使用正常网络流量数据进行训练即可，因此特征提取不依赖异常网络流量，并且将提取的第一特征向量映射成服从标准正态分布的第二特征向量，计算第二特征向量与标准正态分布的距离，基于该距离确定待测网络流量是否异常，可以提高网络流量检测的准确性。
网络流量异常检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于区块链的网络流量取证溯源方法及系统-CN202310662506.8在审
发明人：刘敖迪;杜学绘;王娜;吕震昊;杨昕越;于建骁;李连成;吴翔宇;杨钱涛 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明涉及网络信息安全技术领域，特别涉及一种基于区块链的网络流量取证溯源方法及系统，通过将表征网络流量统计特征、行为特征、标识特征及网络流量是否恶意的感知结果作为网络流量描述源数据，将所述网络流量描述源数据存储在链下数据库并生成链上索引码；依据链上索引码和网络流量表示特征生成存证数据，并将存证数据通过加密部署至区块链；根据网络恶意流量取证溯源请求获取恶意流量目标节点的标识特征，以得到区块链中标识特征对应的目标链上索引码；依据索引码查询链下数据库中存储的对应网络流量描述源数据，以获取网络恶意流量取证信息。本发明基于区块链能够实现具有去中心化、安全、不可篡改的可靠流量攻击溯源与感知结果数据共享。
基于区块网络流量取证溯源方法系统

[发明专利]一种基于时空注意力机制的加密网络流量分类方法-CN202210876800.4在审
发明人：潘成胜;孔志翔;吴海银;张艳艳;朱江;杨雯升 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-07-25 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： H04L47/2441 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时空注意力机制的加密网络流量分类方法，包括如下步骤：步骤1，解析报文，获取网络流量数据X，并进行归一化处理；步骤2，将归一化处理后的网络流量数据输入到空间特征提取组件SAtt，提取网络流量的空间特征Zs；步骤3，将归一化处理后的网络流量数据输入到时间特征提取组件TAtt，提取网络流量的时间特征Zt；步骤4，将空间特征Zs和时间特征Zt进行重构，得到网络流量特征Z。本发明利用空间特征提取组件SAtt和时间特征提取组件TAtt分别提取空间特征和时间特征，对网络流量分类效果明显提高，在不同类别的流量下均有不错的分类表现，且算法收敛速度较快。
一种基于时空注意力机制加密网络流量分类方法

[发明专利]一种网络流量预测和异常检测方法-CN200910158894.6无效
发明人：时鸿涛 -专利权人：青岛农业大学
申请日： 2009-07-01 - 公布日： 2010-02-17 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明涉及网络流量预测和异常检测技术领域，包括：基于正态分布的马尔可夫周期流量模型、基于该模型的网络流量预测算法、网络流量超越阈值的概率预测算法以及网络流量异常检测算法。本方法中采用的流量模型是针对正常状态下网络流量具有周期性和突发性的特征而建立的，它将实际网络流量分为周期分量和随机分量，其中周期分量为周期性函数，随机分量服从正态分布且具有马尔可夫性。理论及实验都证明该模型能够合理描述网络流量特征。与传统流量预测方法相比，本方法计算复杂度简单，对于网络流量的长相关特征、周期性特征以及突发性特征都有很好的描述，因而本方法具有更高的准确度和可信度。
一种网络流量预测异常检测方法

[发明专利]一种基于网络流量特征的移动终端恶意软件同步检测方法-CN201910785124.8在审
发明人：唐红梅;张攀;常清雪 -专利权人：四川长虹电器股份有限公司
申请日： 2019-08-23 - 公布日： 2019-11-22 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于网络流量特征的移动终端恶意软件同步检测方法，包括：A.进行网络流量收集，B.对网络流量进行分组，C.提取网络流量最小单元，D.提取网络流量特征，E.训练特征检测模型，F.提取待检测样本的网络数据特征，G.将待检测样本的特征向量输入特征检测模型进行同步检测。
网络流量网络流量特征待检测样本同步检测检测网络数据特征恶意软件技术检测输入特征特征向量训练特征移动终端有效解决最小单元同步的延时分组

[发明专利]一种恶意流量识别方法及系统-CN201910636636.8有效
发明人：刘军;李波 -专利权人：北京观成科技有限公司
申请日： 2019-07-15 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种恶意流量识别方法及系统，所述方法及系统通过实时获取网络流量的第一流量特征，并基于所述第一流量特征利用第一识别模型识别网络流量的流量类别，得到第一识别结果，以及在等待预设时长后获取网络流量的第二流量特征，并基于所述第二流量特征利用第二识别模型识别网络流量的流量类别，得到第二识别结果；最终基于所述第一识别结果、所述第二识别结果，得到所述网络流量的第三识别结果，可有效识别网络流量是否为恶意流量，另外，本发明方案基于流量特征及识别模型实现流量类别的识别，不需依赖于网络流量的签名数据，对于将恶意行为隐藏于加密数据中的加密恶意流量同样有着良好的识别效果。
一种恶意流量识别方法系统

[发明专利]一种异常网络流量检测方法-CN201711258305.2在审
发明人：周慧斌;冯康;何烈军 -专利权人：广东奥飞数据科技股份有限公司
申请日： 2017-12-01 - 公布日： 2018-02-23 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种异常网络流量检测方法，所述方法包括(1)通过网络分析工具监听网络获取网络数据包从中采集网络流量数据；(2)对网络流量数据按照协议类型进行统计；(3)利用预设聚类算法，对统计后特征向量进行聚类；(4)对聚类中的对象检测异常网络流量。本发明通过网络流量数据分析其特征向量，利用预设聚类算法，对所述特征向量进行聚类；分析聚类中的对象异常情况，从而确定网络流量的异常情况，提高了异常网络流量检测的准确率，解决了现有技术中因为没有相关业务而不能准确的将其进行分类的问题，从而解决了无法得知该未知流量是否为异常网络流量的问题；因此，提高了异常网络流量检测的准确率。
一种异常网络流量检测方法

[发明专利]智能音箱网络流量的分类方法、系统、电子设备和存储介质-CN202111393416.0在审
发明人：王宇;韦国成;薛含笑 -专利权人：广州大学
申请日： 2021-11-23 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能音箱网络流量的分类方法、系统、电子设备和存储介质，所述方法包括：采集智能音箱网络流量数据；智能音箱网络流量数据包括Common类、Play类、Direction类和Control类；对智能音箱网络流量数据进行预处理，得到特征数据集；采取联合信息增益与Pearson相关系数的方法对特征数据集进行特征选择，得到特征子集；根据特征子集，通过网络流量分类器实现智能音箱网络流量的分类。本发明采用联合信息增益与Pearson相关系数对智能音箱流量进行特征选择，提高了分类器的性能，同时采用基于机器学习的流量分类技术可以更直观有效的对网络流量进行分类识别，用以评估其安全状况。
智能音箱网络流量分类方法系统电子设备存储介质

[发明专利]基于三维卷积神经网络的蜂窝网络流量预测方法-CN201910408711.5有效
发明人：陈岑;符潇;李肯立;李克勤 -专利权人：湖南大学
申请日： 2019-05-16 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： H04W24/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于三维卷积神经网络的蜂窝网络流量预测方法，包括以下步骤：将网络流量数据建模为三维张量输入形式得到三维网络流量数据模型；根据三维网络流量数据，获取训练集数据和测试集数据；构造基础三维卷积神经网络；对短时依赖数据进行三维卷积神经网络的训练得到短时特征，对长时依赖数据进行三维卷积神经网络的训练得到长时特征；对短时特征以及长时特征进行融合训练，得到特征矩阵，作为基础三维卷积神经网络的输出，形成训练模型；使用训练模型对待预测的网络流量数据进行预测，得到网络流量预测结果。本发明提供的预测方法同时考虑网络流量数据的短期相关性和长时趋势性，捕获网络流量数据时序上的特征相关性。
基于三维卷积神经网络蜂窝网络流量预测方法

[发明专利]一种基于长短时神经网络的加密流量识别方法-CN202211588408.6在审
发明人：刘旭生;王晨飞;张晓慧;李晓红;陈森;徐李阳;赵文华;谢瑞楠 -专利权人：国家电网有限公司客户服务中心;天津大学
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： H04L43/026 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于长短时神经网络的加密流量识别方法，步骤1，将待分类的加密应用程序的网络流量进行预处理，得到网络流量中每个网络流包含的数据包；步骤2，进行当前网络流量数据包的特征提取；步骤3，构建长短时神经网络流量检测模型，将M个连续的整合后网路流量数据包的特征作为模型输入；步骤4，进行长短时神经网络流量检测模型参数训练，即将带标签的网络流量特征输入到长短时神经网络流量检测模型，根据模型预测结果对加密网络应用程序的网络流量进行分类与现有技术相比，本发明提出了一种端到端的加密流量分类方法，利用加密网络应用程序的时间序列数据样本的相关性实现了一种基于长短时记忆网络的深度学习的加密网络流量分类。
一种基于长短神经网络加密流量识别方法

[发明专利]网络流量预测模型建立方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111166194.9在审
发明人：樊学宝;何春霞;黄智勇 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请提供一种网络流量预测模型建立方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取网络流量的样本数据；提取样本数据的时间特征和空间特征，时间特征表示不同时刻的流量变化特性，空间特征表示不同地理位置的流量变化特性；将时间特征和空间特征输入至神经网络中进行迭代训练，得到网络流量的预测模型本申请的方法，提高了网络流量预测模型的精度，进而提高了网络流量预测的准确性。
网络流量预测模型建立方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于协议数据深层检测的流量识别方法-CN202011094560.X有效
发明人：黄建福;刘家祥;石小川;肖清林;张晶;陈瑜靓;赵昆杨;黄靓;陈鹭菲;王榕腾;杜鑫;杨国林;刘健养 -专利权人：福建奇点时空数字科技有限公司
申请日： 2020-10-14 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： H04L69/329 文献下载
摘要：一种基于协议数据深层检测的流量识别方法，包括以下具体步骤：S1、获取网络流量，并得到网络流量数据包；S2、将网络流量数据包信息格式和内容与协议数据库中协议数据的格式特征、内容特征进行比对分析，同时利用数据库访问协议对获取到网络流量数据中的应用层数据包进行解析，生成相应的连接跟踪表以依次获取网络流量数据包中各个具有载荷特征的包；S3、将网络层数据解析后的网络流量数据包复制到协议数据分析模块中；S4、协议数据分析模块对各个应用程序产生的网络流量对应的识别标识。本发明能够根据网络流量识别结果对识别出的网络流量做出不同处理，有效增加了业务灵活性，大大提高网络流量识别的准确性。
一种基于协议数据深层检测流量识别方法

[发明专利]异常网络流量的检测方法、装置、设备及存储介质-CN202210700843.7有效
发明人：吴阳波 -专利权人：新余学院
申请日： 2022-06-21 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明实施例涉及计算机技术领域，特别涉及一种异常网络流量的检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：对待检测网络进行流量采集，并对采集到的网络流量进行特征提取，得到待检测流量特征；将待检测流量特征与预先设置好的正常流量特征进行比较；基于比较结果，从采集到的网络流量中确定出异常网络流量，并将异常网络流量放行至预先设置好的多个沙箱空间中；基于沙箱空间的网络交互数据，构建网络结构图；对网络结构图进行社区发现处理，得到异常沙箱空间集合。上述方案可以更加准确地对异常网络流量进行检测。
异常网络流量检测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种网络流量分析方法、装置以及处理设备-CN202310410855.0在审
发明人：李仁杰 -专利权人：武汉思普崚技术有限公司
申请日： 2023-04-17 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： H04L47/2483 文献下载
摘要：本申请提供了一种网络流量分析方法、装置以及处理设备，用于为网络流量的应用识别提出一种新的识别架构，由此在实际应用中进一步保障对于网络流量的应用识别精度。本申请提供的网络流量分析方法，包括：获取待识别网络流量；通过应用特征库对待识别网络流量进行应用识别，其中，应用特征库由通用应用特征库以及自定义应用特征库组成，通用特征库是以不同应用为整体配置的应用识别规则集合，自定义应用特征库是由不同用户自定义配置的应用识别规则集合；确定待识别网络流量的应用识别结果；以应用识别结果为基础，更新对应应用的流量分析结果。
一种网络流量分析方法装置以及处理设备

[发明专利]一种基于图注意力网络的恶意网络流量检测方法-CN202310950685.5在审
发明人：蔡赛华;赵文军;陈锦富;吕天翔;唐晗;张子康 -专利权人：江苏大学
申请日： 2023-07-31 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于图注意力网络的恶意网络流量检测方法。包括：步骤1，使用网络流量的地址信息构建流量节点之间关系的图结构，再使用图卷积神经网络对所构造的网络流量图结构信息进行特征提取；步骤2，使用自注意力机制对网络流量向量进行特征筛选，获得重要性较强的关联节点特征；步骤3，利用决策树分类器将经过筛选后的关联特征进行分类，实现对恶意网络流量的检测。
一种基于注意力网络恶意网络流量检测方法