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【发明公布】融合式加密恶意流量检测方法及系统_中国人民解放军战略支援部队信息工程大学_202011016745.9 

申请/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:2020-09-24

公开(公告)日:2021-01-15

公开(公告)号:CN112235257A

主分类号:H04L29/06(20060101)

分类号:H04L29/06(20060101);G06N3/04(20060101)

优先权:

专利状态码:失效-发明专利申请公布后的视为撤回

法律状态:2023.03.10#发明专利申请公布后的视为撤回;2021.02.02#实质审查的生效;2021.01.15#公开

摘要:本发明属于网络技术领域,特别涉及一种融合式加密恶意流量检测方法及系统,包含:收集网卡节点处原始流量;对原始流量进行预处理,使其转换为用于深度学习的数据类型;通过将深度学习分为相对独立且并行学习的两条支路来并行提取流量数据的时空特征,其中,两条支路中,一条支路用于学习流量数据的空间特征,另一支路用于学习流量数据的时间特征;将流量数据空间特征和时间特征进行融合处理,并通过分类器进行数据分类,以筛选出加密恶意流量数据。本发明将流量数据时空特征学习提取进行并行融合处理,实现高精度、高时效性检测,同时能够有效降低存储开销,具有较好地应用价值。

主权项:1.一种融合式加密恶意流量检测方法,其特征在于,包含如下内容:收集网卡节点处原始流量;对原始流量进行预处理,使其转换为用于深度学习的数据类型;通过将深度学习分为相对独立且并行学习的两条支路来并行提取流量数据的时空特征,其中,两条支路中,一条支路用于学习流量数据的空间特征,另一支路用于学习流量数据的时间特征;将流量数据空间特征和时间特征进行融合处理,并通过分类器进行数据分类,以筛选出加密恶意流量数据。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 融合式加密恶意流量检测方法及系统

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