网络异常流量检测方法、系统、存储介质、终端及应用

作者：张文铭; 闫峥; 靖旭阳

来源：2021-02-04, 中国, ZL202110155011.7.

本发明属于网络异常流量检测技术领域,公开了一种网络异常流量检测方法、系统、存储介质、终端及应用,将获取到的网络流量数据进行预处理；对预处理后的网络流量数据使用深度度量学习算法进行特征提取,将网络流量数据生成网络流量特征向量；根据网络流量特征向量对网络流量数据进行分类,达到网络异常流量检测的目的。本发明以原始流量数据集作为输入,以神经网络自动提取流量数据集的特征向量,无须人工手动提取,本发明的训练数据集可选择性更加广泛,对训练数据集的要求相比较于同类方法较低,可以在非平衡数据集下训练出高准确度的模型。由于深度度量学习算法的特性,本发明的误报率相较于同类方法更低,并且可以准确检测未知攻击。

• 单位
  西安电子科技大学