[发明专利]一种基于深度神经网络的网络异常行为识别方法有效
| 申请号： | 201811035525.3 | 申请日： | 2018-09-06 |
| 公开（公告）号： | CN109450721B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 陈虎;唐开达 | 申请（专利权）人： | 南京聚铭网络科技有限公司 |
| 主分类号： | H04L69/16 | 分类号： | H04L69/16;H04L61/4511 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 杜静静 |
| 地址： | 210032 江苏省南京市雨花*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度神经网络的网络异常行为识别方法，所述方法包括以下步骤：步骤一：对网络相关数据包的各层信息及会话信息标记进行规格化；步骤二：对需要进行处理的相关网络连接会话数据进行过滤；步骤三：对各类协议数据进行特征预抽取；步骤四：将上述特征数据进行归一化处理；步骤五：将获取的向量进行标记；步骤六：对数据集进行一定程度的变形；步骤七：训练数据；步骤八：构件深度神经网络结构，生成神经网络描述文件。该方案为网络信息的安全审计提供了更为全面的手段，从而为各企业在网络安全管理、信息安全管控、信息安全管理的合规性检查提供有力支撑。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 网络 异常 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度神经网络的网络异常行为识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤一：对网络相关数据包的各层信息及会话信息标记进行规格化；步骤二：对需要进行处理的相关网络连接会话数据进行过滤；步骤三：对各类协议数据进行特征预抽取；步骤四：将上述特征数据进行归一化处理；步骤五：将获取的向量进行标记；步骤六：对数据集进行一定程度的变形；步骤七：训练数据；步骤八：神经网络的生成参数、神经元的权重和偏置参数。
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