[发明专利]基于深度学习的流量异常检测方法、系统、终端及介质在审
| 申请号： | 202011418799.8 | 申请日： | 2020-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN112532643A | 公开（公告）日： | 2021-03-19 |
| 发明（设计）人： | 迟唤昭;邓馨卉;孙晶;赵玉婷 | 申请（专利权）人： | 长春工程学院 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06N3/08;G06N3/06;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京国坤专利代理事务所(普通合伙) 11491 | 代理人： | 王峰刚 |
| 地址： | 130000 *** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习的流量异常检测方法、系统、终端及介质，涉及互联网技术领域，解决了现有网络流量异常检测效率低、时效性差的问题，其技术方案要点是：对历史网络流量数据进行分类处理；对各类历史网络流量数据进行归一化处理后得到流量时间序列；通过深度学习神经网络训练模型对所有的流量时间序列进行训练后得到流量主线路、流量分支线路以及关联信息；通过基于混沌理论方法的预测模型预测得到下一刻的主流量预测数据；根据关联信息计算得到相应流量分支线路下一刻的分支流量预测数据；将实时网络流量数据与流量预测数据对比分析后得到异常检测结果。本发明计算过程复杂度较低，且通过直接对比即可得到异常检测结果，其时效性强。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 流量 异常 检测 方法 系统 终端 介质 | ||
【主权项】：
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