[发明专利]基于卷积神经网络与LSTM结合的网络流量异常检测方法在审
| 申请号： | 202110380372.1 | 申请日： | 2021-04-09 |
| 公开（公告）号： | CN113328986A | 公开（公告）日： | 2021-08-31 |
| 发明（设计）人： | 黄银强;金学奇;蒋正威;刘栋;孔飘红;李振华;张静;杜浩良;肖艳炜;朱英伟;吴涛;陈培东;张晖;凌开元;费林渊;吕育青 | 申请（专利权）人： | 国网浙江省电力有限公司金华供电公司;国网浙江省电力有限公司 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;H04L12/24;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州华鼎知识产权代理事务所(普通合伙) 33217 | 代理人： | 李磊 |
| 地址： | 321017 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本申请提出了基于卷积神经网络与LSTM结合的网络流量异常检测方法，所述方法包括：利用SCADA系统采集的网络数据，并对数据进行预处理，筛选得到符合实验要求的数据；将预处理的数据转化为对应灰度图像；建立CNN‑LSTM模型，通过交叉熵最小化的方式确定模型最优化参数；以准确率、真阳性率、假阳性率和F1‑score为指标对CNN‑LSTM模型进行训练，基于训练后的模型对检测分类效果进行评估。将两种方法结合在一起，成功的进行了检测，并且相较于传统的机器学习方法，取得了更优的检测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 lstm 结合 网络流量 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
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