[发明专利]计算机网络异常检测的方法有效
| 申请号： | 201710333143.8 | 申请日： | 2017-05-12 |
| 公开（公告）号： | CN107196930B | 公开（公告）日： | 2019-11-29 |
| 发明（设计）人： | 耐尔;屈朝晖 | 申请（专利权）人： | 苏州优圣美智能系统有限公司 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06 |
| 代理公司： | 11369 北京远大卓悦知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 韩飞<国际申请>=<国际公布>=<进入国 |
| 地址： | 215000 江苏省苏州市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种计算机网络异常检测方法、系统及移动终端，异常检测方法包括步骤：从计算机网络事务中获取事件；从事件中同时提取多个特征并输出；将输出的多个特征与已学习趋势作比较，得到异常；对异常进行判断与推理，根据判断与推理发出警报与操作；多个特征包括包含实数的连续值型特征和呈现为集合的有限集型特征；已学习趋势包括一系列连续值型特征。本发明提供的计算机网络异常检测方法及系统，能够检测不可预见类型的网络威胁和其他网络相关问题，异常的检测的准确率提高。 | ||
| 搜索关键词： | 计算机网络 异常 检测 方法 系统 移动 终端 | ||
【主权项】：
1.一种计算机网络异常检测方法，其特征在于，其包括步骤：/n从计算机网络事务中获取事件；/n从所述事件中同时提取多个所述特征并输出；/n将输出的多个所述特征与已学习趋势作比较，得到异常；对所述异常进行判断与推理，根据所述判断与推理发出警报与操作；具体包括：/n将连续值型特征从有限集特征中分离；/n设置存储所述已学习趋势的学习趋势模块；/n将分离后的有限集特征转换成所述学习趋势模块的地址；/n选择出具有所述地址的学习趋势模块接收分离出的所述连续值型特征；/n将所述学习趋势模块中存储的所述已学习趋势与接收的所述连续值型特征进行比较，输出异常；/n对所述异常进行判断与推理并输出；/n存储所述事件、异常和任何与计算机网络相关的异常检测信息；/n存储具有一系列所述连续值型特征的所述学习趋势；以及，/n接收所述判断与推理，发出警报与操作；/n其中，多个所述特征包括包含实数的连续值型特征和呈现为集合的有限集型特征；所述已学习趋势包括一系列所述连续值型特征。/n
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