[发明专利]一种基于深度嵌入的未知恶意流量主动检测系统及方法有效
| 申请号： | 201911040786.9 | 申请日： | 2019-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN110808971B | 公开（公告）日： | 2021-01-01 |
| 发明（设计）人： | 于爱民;赵力欣;蔡利君;马建刚;孟丹;徐震 | 申请（专利权）人： | 中国科学院信息工程研究所 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;H04L29/08;G06K9/62;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 安丽 |
| 地址： | 100093 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于深度嵌入的未知恶意流量主动检测系统及方法，包括：预处理模块、深度嵌入模块、最优边界搜索模块和检测模块；预处理模块将长度不一的各个应用中的网络流表示为固定大小的流矩阵；深度嵌入模块：在训练阶段，以预处理模块输出的流矩阵作为输入，通过训练孪生卷积神经网络学习一种非线性映射，使得在非线性映射后的嵌入空间下，同一个应用产生的网络流分布更加紧凑，不同应用产生的网络流分布更加离散；在测试阶段，使用训练好的卷积神经网络将待识别的流矩阵映射到嵌入空间下；最优边界搜索模块：在嵌入空间下，为各个已知类别应用的网络流寻找最优分类超平面，最后构建分类器；检测模块基于最优边界搜索模块得到的分类器，判断待识别的网络流是否来自未知的恶意应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 嵌入 未知 恶意 流量 主动 检测 系统 方法 | ||
【主权项】：
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