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公开(公告)号：CN118101287A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410241030.5
申请日：2024-03-04
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L9/40 , G06N3/094 , G06N3/09 , G06N3/0895
Abstract: 本专利提出一种利用基于双向生成对抗网络进行异常网络流量检测的方法，应用于网络安全领域，在实现防御常见网络攻击的同时，针对未知新型网络攻击导致异常网络流量检测出现误判情况影响正常业务的问题提出改进方案。同时后台利用深度学习等技术，自动化实时更新检测模型。该实现过程主要包含数据捕获、数据处理、双向生成对抗网络、Transformer模型、在线学习算法。具体涉及异常网络流量检测系统捕获实时流经网关的流量数据进行处理，传入训练好的基于双向生成对抗网络和Transformer算法的深度学习模型进行流量检测，根据检测结果进行告警或存储流量，并每隔一段时间使用流量更新系统模型。本专利可用于网络安全运维、实时灾备等领域。
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