基于经验特征与卷积神经网络的数据流异常检测系统的制作方法

文档序号:16755474发布日期:2019-01-29 17:19阅读:来源:国知局

技术特征:

技术总结
本发明公开了一种基于经验特征与卷积神经网络的数据流异常检测系统。包括经验特征提取模块,用于识别数据包异常识别作用较大的统计特征和包头特征作为基于人工经验的特征;比特流转化图片模块,用于将数据流转化为二维灰度图片的形式,再通过卷积神经网络感知,提取全局的高层感知特征;融合拼接模块,用于融合上述模块作为数据流特征,利用神经网络的全连接层进行异常数据流识别;蒸馏模型模块,在实际部署时替代复杂网络;概念漂移微调模块,对概念漂移更新检测模型;更新经验数据库模块,将新的网络攻击或是隐藏攻击指令加入人工经验数据库。本发明准确高效地对网络故障、用户误操作、网络攻击等异常行为进行检测。

技术研发人员:潘志松;唐斯琪;陈飞琼;白玮;张艳艳;李云波;夏士明;马鑫
受保护的技术使用者:中国人民解放军陆军工程大学
技术研发日:2018.09.04
技术公布日:2019.01.29
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