[发明专利]一种基于深度学习的网络大数据安全防护方法有效
| 申请号： | 202110355649.5 | 申请日： | 2021-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN113079158B | 公开（公告）日： | 2022-01-11 |
| 发明（设计）人： | 周林 | 申请（专利权）人： | 南京微亚讯信息科技有限公司 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32272 | 代理人： | 王晓东 |
| 地址： | 210000 江苏省南京市江宁空港*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的网络大数据安全防护方法，其特征在于：包括，对网络数据进行预处理，基于预处理后的网络数据构建数据矩阵；基于深度学习构建初始的网络安全防护模型，利用初始的网络安全防护模型对数据矩阵进行训练，获得网络安全防护模型；利用网络安全防护模型识别数据矩阵中的不良数据，并设定防护阈值；若不良数据大于防护阈值，则断开外部网络和受保护网络之间的物理连接；否则，不做任何操作；本发明基于深度学习构建网络安全防护模型，提高了海量网络数据的安全性，加快了处理海量数据的速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 网络 数据 安全 防护 方法 | ||
【主权项】：
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