[发明专利]一种基于深度学习技术的流量数据自动检测方法及装置在审
| 申请号： | 202011446352.1 | 申请日： | 2020-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN112468509A | 公开（公告）日： | 2021-03-09 |
| 发明（设计）人： | 黄松;周春阳;周富成;严小正 | 申请（专利权）人： | 湖北松颢科技有限公司 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06F16/22;G06F16/2455;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市洪*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习技术的流量数据自动检测方法及装置，所述检测方法如下：步骤一：系统对数据链路层的数据流进行监听和捕获，同时，采用web服务支持外部流量数据接入功能，系统对捕获的原始数据信息流进行数据清洗，除去冗余和非必须信息；步骤二：在分组捕获目标数据流量后，对原始数据流进行数据预处理，即是从原始流量至深度神经网络输入数据的处理过程。本发明鉴于安全威胁流量通过网络交互实现破坏任务的特点，采用流检测技术以数据流为基本研究对象，在捕获的数据链路层流量后，通过自动化选取与分析数据流传输的统计特征，能有效减轻系统的处理负担，为确定网络安全威胁提供有力支持。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 技术 流量 数据 自动检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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