发明

一种基于重构误差时序表示的网络流量异常检测方法2026

2024-04-11 07:34:01 发布于四川 4
  • 申请专利号:CN202410135855.9
  • 公开(公告)日:2026-08-14
  • 公开(公告)号:CN117857211A
  • 申请人:山西大学
摘要:本发明属于网络安全的技术领域,具体涉及为一种基于重构误差时序表示的网络流量异常检测方法。该网络流量检测方法采用采用深度学习中的卷积自编码器模块和异常检测模块实现网络流量的异常检测。首先使用阻尼增量统计算法提取流量的统计特征;然后利用卷积自编码器模块得到网络流量的重构误差,由于阻尼增量统计可以提取到流级别的上下文信息,因此重构误差可用于表示流量间的时序关系;之后,通过源IP聚合机制对重构误差进行划分,得到时序信息的细粒度表示;最后,通过异常检测模块完成对流量的异常检测。实验结果表明,本发明在真实世界数据集上取得了较好的结果。因此,本发明可用于对网络流量进行异常检测,维护网络空间安全。

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 117857211 A (43)申请公布日 2024.04.09 (21)申请号 202410135855.9 (22)申请日 2024.01.31 (71)申请人 山西大学 地址 030006 山西省太原市坞城路92号 (72)发明人 耿海军 张智  (74)专利代理机构 太原申立德知识产权代理事 务所(特殊普通合伙) 14115 专利代理师 张志鹏 (51)Int.Cl. H04L 9/40 (2022.01) 权利要求书3页 说明书11页 附图5页 (54)发明名称 一种基于重构误差时序表示的网络流量异 常检测方法 (57)摘要 本发明属于网络安全的技术领域,具体涉及 为一种基于重构误差时序表示的网络流量异常 检测方法。该网络流量检测方法采用采用深度学 习中的卷积自编码器模块和异常检测模块实现 网络流量的异常检测。首先使用阻尼增量统计算 法提取流量的统计特征;然后利用卷积自编码器 模块得到网络流量的重构误差,由于阻尼增量统 计可以提取到流级别的上下文信息,因此重构误 差可用于表示流量间的时序关系;之后,通过源 IP聚合机制对重构误差进行划分,得到时序信息 的细粒度表示;最后,通过异常检测模块完成对 A 流量的异常检测。实验结果表明,本发明在真实 1 世界数据集上取得了较好的结果。因此,本发明 1 2 7 可用于对网络流量进行异常检测,维护网络空间 5 8 7 安全。 1 1 N C CN 117857211 A

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