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一种基于少量标注数据的网络流量异常检测方法

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本发明公开了一种基于少量标注数据的网络流量异常检测方法，采用双自编码器对特征向量进行降维处理，然后使用深度神经网络进行有监督的训练；将网络流量分成正样本和负样本的两类，最后筛选出无标注数据中部分重要样本，交由专家进行标注，增加有标记样本数量，迭代更新自编码器和分类器，之后用训练好的分类器进行网络流量异常检测。本发明提出双自编码器架构，使用纯净的正负样本分别训练自编码器，提升了分类器的稳定性。同时改进深度神经网络的损失函数，更细粒度地调整样本权重，解决正负样本不平衡，缓解训练集较小导致的过拟合问题，并提出一种新的计算无标注数据的标记价值的方法，选择标记价值高的样本交由专家，减少了标注成本。

著录项

公开/公告号CN111585997B

专利类型发明专利
公开/公告日2022-01-14

原文格式PDF
申请/专利权人国家计算机网络与信息安全管理中心;浙江邦盛科技有限公司;
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申请/专利号CN202010344517.8
发明设计人李文龙;张家琦;邢燕祯;刘中金;何跃鹰;高杨;王新根;鲁萍;黄滔;
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申请日2020-04-27
分类号H04L9/40(20220101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构33200 杭州求是专利事务所有限公司;
代理人刘静
地址 100029 北京市朝阳区裕民路甲3号
入库时间 2022-08-23 13:00:48

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