[发明专利]一种基于深度学习的加密流量异常检测方法及装置在审
| 申请号： | 202310948848.6 | 申请日： | 2023-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN116933195A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 张秉晟;陈俊杰;任奎 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F18/2433 | 分类号： | G06F18/2433;H04L9/40;G06F18/214;G06N3/0455;G06N3/088 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的加密流量异常检测方法及装置，该方法包括：对网络流量进行抓包并对抓取的网络包进行流量的分割，生成训练数据集；利用所述训练数据集对异常检测模型进行训练，其中，所述异常检测模型为结合Transformer Encoder的变分自编码器模型；实时抓取网络包并对抓取的实时网络包进行流量的分割，得到实时数据；基于所述实时数据，利用训练后的异常检测模型进行流量异常检测，从而得到流量异常值；基于所述流量异常值判断实时流量是否为异常流量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 加密 流量 异常 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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