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本发明涉及一种基于深度学习的工控网络流量异常检测方法及装置,该方法包括:获取网络流量的待检测数据和历史数据并进行预处理,得到流量特征;选取一段历史数据所对应的流量特征输入LSTM预测模型,预测待检测数据对应的流量特征;基于历史数据计算用于异常检测的动态阈值,结合预测结果与待检测数据对应的真实流量特征,检测待检测数据对应的时段是否出现网络流量异常;存储流量特征数据并定期训练新的LSTM预测模型,若新的LSTM预测模型优于当前用于预测流量特征的LSTM预测模型,则更新当前用于预测流量特征的LSTM预
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113162811 B
(45)授权公告日 2021.12.28
(21)申请号 202110605897.0 H04L 29/06 (2006.01)
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