[发明专利]基于深度学习的网络攻击识别方法、装置、设备及介质在审
| 申请号： | 202210512461.1 | 申请日： | 2022-05-12 |
| 公开（公告）号： | CN114900361A | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 白云 | 申请（专利权）人： | 深圳云创数安科技有限公司 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;H04L9/06;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/82;G06V10/764 |
| 代理公司： | 深圳市沃德知识产权代理事务所(普通合伙) 44347 | 代理人： | 高杰;郭梦霞 |
| 地址： | 518101 广东省深圳市南山街道梦海*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及人工智能技术，揭露一种基于深度学习的网络攻击识别方法，包括：提取待分析对象的操作码及每个所述操作码的执行顺序并进行向量转换，得到操作码向量矩阵，利用预构建的循环神经网络模型，提取所述操作码向量矩阵的独立特征及时序特征；计算所述操作码向量矩阵的独立特征对应的第一哈希值集合和时序特征对应的第二哈希值集合；将所述第一哈希值集合和所述第二哈希值集合映射到预设的二维图像上，得到所述待分析对象对应的特征图像；利用预先训练好的卷积神经网络模型，对所述特征图像进行是否具有网络攻击行为的分类操作。本发明还提出一种基于深度学习的网络攻击识别装置、设备以及介质。本发明可以提升网络攻击识别的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 网络 攻击 识别 方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
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