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[发明专利]一种基于改进VGG16与图像增强的网络异常流量检测方法-CN202310956833.4在审
发明人：王颖伟;干淇任;高振国;游政贤;沈永胜;许庆龙 -专利权人：小快（厦门）网络科技有限公司
申请日： 2023-08-01 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明属于网络安全技术领域，公开了一种基于改进VGG16与图像增强的网络异常流量检测方法，包括：将预设时间段内采集的一维网络流量数据归一化处理转换为二维灰度图；通过ImageDataGenerator对所述二维灰度图进行预处理以获得增强型样本图像数据；通过融合了卷积注意力模块的改进VGG16网络来构建异常检测模型，并利用所述增强型样本图像数据训练所述异常检测模型；将所述异常检测模型应用于网络异常流量实时检测中。综上，本发明将卷积注意力模块融入VGG16网络中，以此有效实现了对网络由浅到深的自特征融合的充分提取，进而提高检测结果的准确度，且将经过ImageDataGenerator增强处理后的图像数据作为异常检测模型的输入，能够有效增强异常检测模型的泛化能力。
一种基于改进 vgg16 图像增强网络异常流量检测方法

[发明专利]一种基于曲线填充图分类的网络流量异常检测方法及系统-CN202310879438.0在审
发明人：高振国;干淇任;游政贤;许庆龙;范威威;王颖伟 -专利权人：小快（厦门）网络科技有限公司
申请日： 2023-07-18 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明属于网络安全技术领域，公开了一种基于曲线填充图分类的网络流量异常检测方法及系统，其中所述方法包括：采集预设状态下的一维网络流量数据；根据所述一维网络流量数据绘制得到时序曲线图，选择性的填充所述时序曲线图后保存为以图片形式存在的样本数据；将所述样本数据分为训练集和验证集；利用所述训练集和验证集分别训练、验证CNN网络，得到异常检测模型；将所述异常检测模型应用于网络异常流量实时检测中。综上，本发明将原始的一维时序网络流量信号转化为二维曲线区域填充图作为CNN模型的输入，由此在能够快速训练模型的基础上精准捕捉数据特征，进而有效提高了网络异常流量检测的精度。
一种基于曲线填充分类网络流量异常检测方法系统

[发明专利]一种基于乌鸦搜索算法的边缘服务器部署方法-CN202310808546.9在审
发明人：游政贤;许庆龙;高振国;干淇任;范威威;王颖伟 -专利权人：游政贤
申请日： 2023-07-04 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： H04L67/1097 文献下载
摘要：本发明属于移动边缘计算技术领域，公开了一种基于乌鸦搜索算法的边缘服务器部署方法，具体包括如下步骤：S1.建立关于边缘服务器部署的优化数学模型：#imgabs0#式中，Wbalance表示为边缘服务器关于其所负责的子基站集合的负载均衡，μ表示为负载均衡的权重系数，且μ∈(0,1)，davg表示为边缘服务器关于其所负责的子基站集合的平均距离，Dmax表示为边缘服务器可提供服务的最大距离；S2.通过乌鸦搜索算法进行所述优化数学模型的迭代循环求解，得到关于边缘服务器部署的最优方案。综上，本发明能够快速在大规模基站中选择出合适的基站部署边缘服务器，并且找出所有边缘服务器的位置，以在保证最小化传输延迟的同时，让边缘服务器之间的负载尽可能均衡。
一种基于乌鸦搜索算法边缘服务器部署方法