申请/专利权人：安信资讯安全私人有限公司

申请日：2021-09-01

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN114205106B

主分类号：H04L9/40

分类号：H04L9/40

优先权：["20200901 SG 10202008469R"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2022.04.05#实质审查的生效;2022.03.18#公开

摘要：本文档公开了一种用于检测和分类包含在数据流量内的潜在恶意网络行为或特性的系统和方法。具体地，本文档公开了一种包括数据预处理模块的系统，该数据预处理模块用于在经处理的数据流量被提供给通信连接到数据预处理模块的警报模块之前处理接收到的数据流量。警报模块包括经训练的自动编码器和经由自学来训练的分类器神经网络，该警报模块基于经部分标记的训练数据的集合来确定通常自己呈现为网络流量异常的潜在恶意网络行为是否被包含在经处理的数据流量中。

主权项：1.一种用于检测数据流量中的潜在恶意网络活动的系统，所述系统包括：数据预处理模块，被配置为：从流量数据集中提取时间序列特征；令牌化来自所提取的时间序列特征的分类特征，并且将令牌化的特征嵌入到相应的维度嵌入矢量中；警报模块，通信地连接到所述数据预处理模块的输出，所述警报模块包括具有经训练的编码器的经训练的自动编码器，所述经训练的编码器的输出耦合到经训练的分类器神经网络，所述警报模块被配置为：在从所述数据预处理模块获得的所提取的时间序列特征和所述维度嵌入矢量中检测和分类可能的恶意网络行为，其中所述经训练的编码器包括与所述经训练的自动编码器相关联的锁定编码，并且其中所述自动编码器使用自展方法基于从整个数据流量的训练集中提取和处理的时间序列特征来训练，其中经处理的时间序列特征包括使用所述数据预处理模块从令牌化的分类特征中生成的维度嵌入矢量和数值特征，并且其中所述分类器神经网络使用被提供作为经训练的数据预处理模块的输入的时间序列经标记的数据来初始化，其中经初始化的分类器神经网络随后使用对于经标记数据的静态标签和对于未标记数据的动态生成标签来训练。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 安信资讯安全私人有限公司 用于检测可疑网络行为的深度嵌入式自学系统和方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD