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2023-05-26 发布于四川
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结合深度分层网络的网络恶意流量检测方法.pdf

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本发明涉及结合深度分层网络的网络恶意流量检测方法，属于计算机与信息科学技术领域。本发明首先对原始流量包进行特征提取，生成字节表示的向量特征，然后将新生成的特征输入深度分层网络的Text‑CNN网络进行空间特征提取，将输出的空间特征重塑为特征图，输入Bi‑LSTM网络中提取时间特征，最后对深度分层网络进行迭代训练，根据时空特征输出流量的分类结果。本发明使用了深度学习方法，大大提高了流量信息的特征提取效率，而且可以对网络用户产生的原始流量数据进行分析检测，解决了流量数据特征工程丢失信息造成的分类精度

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112261063 A (43)申请公布日 2021.01.22 (21)申请号 202011251386.5 (22)申请日 2020.11.09 (71)申请人北京理工大学地址

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