公开(公告)号：CN118200047B

公开(公告)日：2024-09-13

申请号：CN202410593930.6

申请日：2024-05-14

Applicant: 南昌大学

Inventor： 邹伟平 ,  曹孝道 ,  刘承启 ,  鄢志辉

IPC: H04L9/40 ,  H04L41/16 ,  G06N3/042 ,  G06F18/243 ,  G06F18/23213

Abstract: 本发明涉及机器学习领域，提出了一种基于图表征的网络流量异常检测方法及系统，通过设计一种图神经网络模型，从网络流量数据集的图结构中获取图表征，有效地捕捉到网络中的异常模式，精准地识别到潜在的网络攻击行为和异常流量活动，再通过设计一种融合图表征的随机森林模型，降低了待处理样本规模，同时还可进行并行化计算，极大地提高了网络流量异常检测的效率。

公开(公告)号：CN118200047A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410593930.6

申请日：2024-05-14

Applicant: 南昌大学

Inventor： 邹伟平 ,  曹孝道 ,  刘承启 ,  鄢志辉

IPC: H04L9/40 ,  H04L41/16 ,  G06N3/042 ,  G06F18/243 ,  G06F18/23213

Abstract: 本发明涉及机器学习领域，提出了一种基于图表征的网络流量异常检测方法及系统，通过设计一种图神经网络模型，从网络流量数据集的图结构中获取图表征，有效地捕捉到网络中的异常模式，精准地识别到潜在的网络攻击行为和异常流量活动，再通过设计一种融合图表征的随机森林模型，降低了待处理样本规模，同时还可进行并行化计算，极大地提高了网络流量异常检测的效率。