[发明专利]结合深度分层网络的网络恶意流量检测方法在审
| 申请号： | 202011251386.5 | 申请日： | 2020-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN112261063A | 公开（公告）日： | 2021-01-22 |
| 发明（设计）人： | 潘丽敏;王琛;罗森林 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;H04L12/24;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及结合深度分层网络的网络恶意流量检测方法，属于计算机与信息科学技术领域。本发明首先对原始流量包进行特征提取，生成字节表示的向量特征，然后将新生成的特征输入深度分层网络的Text‑CNN网络进行空间特征提取，将输出的空间特征重塑为特征图，输入Bi‑LSTM网络中提取时间特征，最后对深度分层网络进行迭代训练，根据时空特征输出流量的分类结果。本发明使用了深度学习方法，大大提高了流量信息的特征提取效率，而且可以对网络用户产生的原始流量数据进行分析检测，解决了流量数据特征工程丢失信息造成的分类精度和效率降低的问题，简化了通信系统对流量信息的分析过程，满足了大数据环境下的恶意流量检测需求，提高了网络恶意流量的检测效率。 | ||
| 搜索关键词： | 结合 深度 分层 网络 恶意 流量 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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