发明专利已授权

一种面向深度学习的网络异常检测方法、装置、存储介质及设备

📄 申请号：CN202410467852.5 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2024-04-18

公开号

CN118070107A

公开日

2024-05-24

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_24

IPC 分类号

G06F18_24 , G06F18_214 , G06F18_213 , G06N3_0464 , G06N3_0455 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

网络安全, 入侵检测, 网络运维, 流量监控, 数据中心安全

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摘要

本发明涉及异常检测技术领域，公开了一种面向深度学习的网络异常检测方法、装置、存储介质及设备，包括：获取待检测的异常流量数据，输入到预先训练好的网络异常检测模型进行分类检测，得到检测结果；训练好的网络异常检测模型的训练过程包括：对获取的历史网络流量数据集进行预处理，然后对数据进行特征筛选来解决数据冗余问题；对进行特征筛选后的数据进行平衡处理；构建可变形卷积神经网络DCNN和改进的Transformer模型的混合网络用于实现网络流量分类；完成网络训练损失函数的定义；在课程学习的基础上使用训练集完成混合网络的训练，得到网络异常检测模型。本发明的有益效果为：显著提升了网络异常检测的精度和鲁棒性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20240618

✅ 授权

20240611

?? 实质审查的生效：

20240524

📄 公开

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：7 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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