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发明

一种基于深度对比学习的加密异常流量检测方法2024

2023-10-16 07:31:07 发布于四川 7
  • 申请专利号：CN202311044582.9
  • 公开（公告）日：2024-07-30
  • 公开（公告）号：CN116886433A
  • 申请人：内蒙古工业大学
摘要：本发明涉及加密流量识别技术领域，特别涉及一种基于深度对比学习的加密异常流量检测方法，本发明通过经有干扰性词嵌入量和无干扰词嵌入量两者计算得到的第一预测标签输出值和第二预测标签输出值，可以实现两者的结合来学习扰动前后的相似性，通过第一预测标签输出值和第二预测标签输出值计算得到损失标量值，进而可以实现学习扰动前后的差异性，通过学习扰动前后的相似性和差异性，有助于提高模型的鲁棒性，并使其在不平衡样本下表现出色，从而可以有效的捕获到通道特征信息和加密异常流程的多尺度局部信息，使得其能够在加密流量识别任务中较好地处理全局和局部信息，并有效抑制加密异常流量的逃逸攻击。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116886433 A (43)申请公布日 2023.10.13 (21)申请号 202311044582.9 G06F 18/22 (2023.01) (22)申请日 2023.08.18 (71)申请人 内蒙古工业大学 地址 010000 内蒙古自治区呼和浩特市新 城区爱民街49号 (72)发明人 朱鹏　王钢　常钰　何京恒　 孔令飞　 (74)专利代理机构 深圳市悦创知识产权代理事 务所(普通合伙) 44932 专利代理师 肖琪 (51)Int.Cl. H04L 9/40 (2022.01) G06F 18/213 (2023.01) G06F 18/24 (2023.01) G06F 18/214 (2023.01) 权利要求书3页 说明书10页 附图1页 (54)发明名称 一种基于深度对比学习的加密异常流量检 测方法 (57)摘要 本发明涉及加密流量识别技术领域，特别涉 及一种基于深度对比学习的加密异常流量检测 方法，本发明通过经有干扰性词嵌入量和无干扰 词嵌入量两者计算得到的第一预测标签输出值 和第二预测标签输出值，可以实现两者的结合来 学习扰动前后的相似性，通过第一预测标签输出 值和第二预测标签输出值计算得到损失标量值， 进而可以实现学习扰动前后的差异性，通过学习 扰动前后的相似性和差异性，有助于

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