[发明专利]一种基于带内遥测和机器学习的异常流量检测方法及装置在审
| 申请号： | 202310568479.8 | 申请日： | 2023-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN116668101A | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | 肖军弼;从云欢;张文静;宋婧 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;H04L41/16 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于带内遥测和机器学习的异常流量检测方法，该方法包含以下步骤：通过源路由结合带内遥测技术(INT)，实现实时的、端到端的、具有数据包级别细粒度的网络流量信息监控；通过SVM支持向量机算法，根据带内遥测所得到的流量特征集，训练流量分类模型；使用训练后模型对遥测所得的流量特征进行分析，实现异常流量的实时分类；对带内遥测所获得的遥测信息以及异常流量检测结果进行可视化展示，实现异常流量可视化。该方法使用带内网络遥测实现对网络实现网络流量信息监控，同时，提出使用SVM支持向量机算法训练流量分类模型，将遥测数据代入模型中实现异常流量检测。具有细粒度、无额外延迟、保证网络可靠性的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 遥测 机器 学习 异常 流量 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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