[发明专利]基于机器深度学习的网络安全态势特征聚类方法在审
| 申请号： | 201710277365.2 | 申请日： | 2017-04-25 |
| 公开（公告）号： | CN107124410A | 公开（公告）日： | 2017-09-01 |
| 发明（设计）人： | 邹培利;林小淞;张靠勤 | 申请（专利权）人： | 厦门卓讯信息技术有限公司 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06F17/30 |
| 代理公司： | 厦门市精诚新创知识产权代理有限公司35218 | 代理人： | 何家富 |
| 地址： | 361000 福建省厦*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明属于网络安全技术领域，具体涉及一种基于机器深度学习的网络安全态势特征聚类方法。包括以下步骤，S1、获取网络恶意数据包，以及恶意数据包对应的属性信息；S2、对恶意数据包，以及与恶意数据包对应的属性信息进行处理分析，得到恶意数据包的特征数据集；S3、采用聚类算法对恶意数据包所包含的特征进行聚类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 深度 学习 网络安全 态势 特征 方法 | ||
【主权项】：
基于机器深度学习的网络安全态势特征聚类方法，其特征在于：包括以下步骤，S1、获取网络恶意数据包，以及恶意数据包对应的属性信息；S2、对恶意数据包，以及与恶意数据包对应的属性信息进行处理分析，得到恶意数据包的特征数据集；S3、采用聚类算法对恶意数据包所包含的特征进行聚类。
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