申请/专利权人：国网河南省电力公司信息通信分公司;国网河南省电力公司;华北电力大学

申请日：2024-01-04

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117896128A

主分类号：H04L9/40

分类号：H04L9/40;G06F18/213;G06F18/2415;G06F18/2431;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.16#公开

摘要：公开了一种恶意流量智能隔离方法。其首先将恶意流量数据集转化为图像后通过流量模式语义特征提取器进行特征提取以得到恶意流量模式语义特征向量的序列，接着，对所述恶意流量模式语义特征向量的序列进行关联编码以得到上下文恶意流量模式语义特征向量的序列，然后，将待检测流量数据转化为图像后通过所述流量模式语义特征提取器中进行特征提取以得到待检测流量模式语义特征向量，接着，对所述待检测流量模式语义特征向量与各个上下文恶意流量模式语义特征向量进行模式语义关联分析以得到全局对比模式表征特征，最后，基于所述全局对比模式表征特征，确定待检测流量数据为恶意流量数据的概率值。这样，可以保护网络资源和用户利益。

主权项：1.一种恶意流量智能隔离方法，其特征在于，包括：获取恶意流量数据集；将所述恶意流量数据集中的各个恶意流量数据转化为图像以得到恶意流量图像的序列；通过基于深度神经网络模型的流量模式语义特征提取器分别对所述恶意流量图像的序列进行特征提取以得到恶意流量模式语义特征向量的序列；对所述恶意流量模式语义特征向量的序列进行关联编码以得到上下文恶意流量模式语义特征向量的序列；获取待检测流量数据；将所述待检测流量数据转化为图像后通过所述基于深度神经网络模型的流量模式语义特征提取器中进行特征提取以得到待检测流量模式语义特征向量；对所述待检测流量模式语义特征向量与所述上下文恶意流量模式语义特征向量的序列中的各个上下文恶意流量模式语义特征向量进行模式语义关联分析以得到全局对比模式表征特征；以及基于所述全局对比模式表征特征，确定待检测流量数据为恶意流量数据的概率值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网河南省电力公司信息通信分公司;国网河南省电力公司;华北电力大学 一种恶意流量智能隔离方法

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