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基于经验特征与卷积神经网络的数据流异常检测系统

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本发明公开了一种基于经验特征与卷积神经网络的数据流异常检测系统。包括经验特征提取模块，用于识别数据包异常识别作用较大的统计特征和包头特征作为基于人工经验的特征；比特流转化图片模块，用于将数据流转化为二维灰度图片的形式，再通过卷积神经网络感知，提取全局的高层感知特征；融合拼接模块，用于融合上述模块作为数据流特征，利用神经网络的全连接层进行异常数据流识别；蒸馏模型模块，在实际部署时替代复杂网络；概念漂移微调模块，对概念漂移更新检测模型；更新经验数据库模块，将新的网络攻击或是隐藏攻击指令加入人工经验数据库。本发明准确高效地对网络故障、用户误操作、网络攻击等异常行为进行检测。

著录项

公开/公告号CN109284606B

专利类型发明专利
公开/公告日2019-08-27

原文格式PDF
申请/专利权人中国人民解放军陆军工程大学;
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申请/专利号CN201811024316.9
发明设计人潘志松;唐斯琪;陈飞琼;白玮;张艳艳;李云波;夏士明;马鑫;
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申请日2018-09-04
分类号G06F21/55(20130101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构32231 常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙);
代理人滕诣迪
地址 210014 江苏省南京市秦淮区后标营路88号
入库时间 2022-08-23 10:39:26

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-08-27

授权

授权
2019-03-01

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F 21/55 申请日:20180904

实质审查的生效
2019-03-01

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F 21/55 申请日:20180904

实质审查的生效
2019-01-29

公开

公开
2019-01-29

公开

公开
2019-01-29

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