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公开(公告)号：CN114124420A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202010891980.4
申请日：2020-08-28
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: H04L9/40 , H04L41/14 , H04L41/142 , H04L41/147 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于深度神经网络的网络流量异常检测模型及方法，包括：获取数据集进行特征提取，得到良性的常见网络攻击数据和系统状态数据，以8:2的比例划分为训练集和测试集；通过搭建的深度神经网络模型，训练并测试，使其能够输出测试的识别结果，最终评估整个网络的安全态势。该方法从网络流量中挖掘出多个维度特征指标，有效验证了深度神经网络在网络流量异常检测中具有较好的表现，分类结果比传统机器学习方法更精准可靠。本发明在网络安全监测领域有着重要的实际应用价值。
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