[发明专利]一种网络异常检测方法、系统及电子设备在审
| 申请号： | 201811038787.5 | 申请日： | 2018-09-06 |
| 公开（公告）号： | CN109214456A | 公开（公告）日： | 2019-01-15 |
| 发明（设计）人： | 叶可江;纪书鉴;须成忠 | 申请（专利权）人： | 深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳市科进知识产权代理事务所(普通合伙) 44316 | 代理人： | 曹卫良 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种网络异常检测方法、系统及电子设备。该方法包括：步骤a：根据分布式网络下网络节点和通信链路的网络结构绘制网络结构拓扑图；步骤b：根据所述网络结构拓扑图建立对应的贝叶斯网络模型；步骤c：将预分类事件输入所述贝叶斯网络模型，所述贝叶斯网络模型采用贝叶斯条件概率公式与时间函数T(t)相结合的概率计算公式计算得到预分类事件属于不同异常类型的条件概率，并根据最大条件概率得出预分类事件的异常类型分类结果。本申请针对现实网络环境的拓扑结构建立贝叶斯网络模型，能有更好的灵活性和扩展性，提高检测准确率，并结合时间函数进行网络异常检测，提高了模型对某一时间段异常检测的敏感度，能有效地减少误报率和漏报率。 | ||
| 搜索关键词： | 贝叶斯网络模型 网络异常检测 条件概率 预分类 网络结构拓扑图 电子设备 时间函数 异常类型 拓扑结构建立 分布式网络 有效地减少 分类结果 概率计算 公式计算 事件输入 通信链路 网络环境 网络节点 网络结构 异常检测 扩展性 贝叶斯 漏报率 敏感度 时间段 误报率 准确率 申请 绘制 检测 | ||
【主权项】：
1.一种网络异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤a：根据分布式网络下网络节点和通信链路的网络结构绘制网络结构拓扑图；步骤b：根据所述网络结构拓扑图建立对应的贝叶斯网络模型；步骤c：将预分类事件输入所述贝叶斯网络模型，所述贝叶斯网络模型采用贝叶斯条件概率公式与时间函数T(t)相结合的概率计算公式计算得到预分类事件属于不同异常类型的条件概率，并根据最大条件概率得出预分类事件的异常类型分类结果。
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