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专利名称:
基于深度学习的异常网络流量监测方法、装置、设备及可读存储介质
申请号:
202410261210X
转让价格:面议
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法律状态:已下证 类型:发明 关键词:
数字信息传输网络安全技术 互联网网络安全系统 数据安全 金融账户交易 网络安全 网络安全漏洞检查 防护系统 区块链
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发布日:2025/01/07
摘要: 本发明提供基于深度学习的异常网络流量监测方法、装置、设备及可读存储介质,涉及数字信息传输网络安全技术领域,本发明通过加入时序注意力机制,使模型能够更关注关键时刻的ACK值,增强对流量行为的敏感性;使用ACK值的差分进行数据重建,使用AEWMA算法平滑错误并保留异常突变,通过分析ACK流量分布的分散程度,生成输出结果C1,并精确检测LDoS攻击,计算当前流量特征向量与正常流量特征向量之间的距离,并生成输出结果C2,建立复检模块后生成判断指数Q,基于判断指数Q用于对输出结果C1和输出结果C2的选择进行判断,同时生成监测结果进行异常流量的识别。
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