[发明专利]一种对抗性网络的恶意数据流检测方法及系统有效
| 申请号： | 201910874120.7 | 申请日： | 2019-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN112532562B | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 段彬 | 申请（专利权）人： | 武汉思普崚技术有限公司 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 430070 湖北省武汉市东湖新技术开发区光谷大道3*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种对抗性网络的恶意数据流检测方法及系统，可以基于历史访问数据，分析构建一个噪声模拟网络恶意数据模型，首先使用真实网络恶意数据流量训练所述噪声模拟网络恶意数据模型，模型自身还有不断复合、变异网络恶意数据的能力。同时，通过修改网络恶意数据对抗性样本弱相关位，保留了对抗性样本的可执行性和攻击性，更好地用于深度学习训练。当噪声模拟网络恶意数据模型训练完毕后，在接入机器学习模块，作为机器学习模块的模拟恶意数据源，不间断地恶意数据训练机器学习模块，帮助提升机器学习模块检测的能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 对抗性 网络 恶意 数据流 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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