[发明专利]一种基于深度学习的网络攻击检测装置及方法有效
| 申请号： | 202010080797.6 | 申请日： | 2020-02-05 |
| 公开（公告）号： | CN111343147B | 公开（公告）日： | 2020-12-11 |
| 发明（设计）人： | 陈双武;金东;杨坚;张勇东;刘新民;王玮 | 申请（专利权）人： | 北京中科研究院;中国科学技术大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;H04L12/24;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京凯特来知识产权代理有限公司 11260 | 代理人： | 郑立明;郑哲 |
| 地址： | 100193 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的网络攻击检测装置及方法，该方案从待测试流量中提取更有区分度的表达特征后，分类已知流量，并对表达特征进行重构获得重构特征，根据重构特征和表达特征之间重构误差的大小，检测出未知攻击流量，从而实现了既分类已知流量又检测未知攻击。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 网络 攻击 检测 装置 方法 | ||
【主权项】：
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