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【成果推荐】一种基于混合卷积神经网络和注意力机制的异常流量检测方法

【成果推荐】一种基于混合卷积神经网络和注意力机制的异常流量检测方法 科技牛咨讯
2023-12-19
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导读:【成果推荐】一种基于混合卷积神经网络和注意力机制的异常流量检测方法

01  项目简介

     
异常流量检测作为实现网络入侵检测的一种有效方法,不仅能够检测未知的网络攻击,还可以为网络态势感知提供重要支持。基于混合卷积神经网络和注意力机制等深度学习方法,实现高效的异常流量检测。首先采集网络流量数据,并以网络流为对象进行数据预处理,然后通过卷积神经网络分别学习一维网络流量数据和二维网络流量数据中的空间特征,再将这些包含空间信息的特征输入到注意力机制网络中进一步学习关键性特征,最后输出检测结果。
特色亮点 
- 使用网络流量大数据训练的机器学习检测模型可以识别已有和未知网络攻击。
- 基于深度学习准确提取网络流量局部和总体特征,提升检测识别准确率。
- 研究成果可应用于计算机网络、电力通信网络和软件定义网络等领域。

方法包括离线训练环节与实时检测环节,具体包括以下功能模块:
1.网络流量数据捕获模块:从网络链路上利用流量采集工具采集流量数据;
2.数据预处理模块:将流量数据中的符号属性转换与数值属性,归一化和矩阵生成等预处理;
3.核心模型分析模块:在离线环节中,输入预处理后的数据训练检测模型。在实时环节中,输入实时流量数据进行检测,产生检测结果;
4.异常响应模块:收到核心分析模块产生的最终检测结果,如果检测结果为异常流量,则根据检测出的异常流量种类进行处理。

02  应用领域

   
计算机软件、网络安全。

03  合作方式


合作方式:技术转移,产学研合作等。

价格:面议

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