一种工业网络异常流量检测方法、装置、设备及存储介质.pdf
韶敏****ab
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一种工业网络异常流量检测方法、装置、设备及存储介质.pdf
本发明公开了一种工业网络异常流量检测方法、装置、设备及存储介质,应用于工业网络领域,包括:获取并处理待检测工业网络流量,得到待检测多维统计学特征;对待检测多维统计学特征进行筛选,得到待检测预设维度统计学特征;利用归一化方法对待检测预设维度统计学特征进行处理,得到待检测多维特征向量;调用工业网络异常流量检测模型,计算能量函数值;工业网络异常流量检测模型为非监督学习模型;当能量函数值大于预设正常阈值时,确定待检测工业网络流量是异常流量。本发明由于可以使用无需太多异常工业网络流量,及属于非监督模型的工业网络异常
异常网络流量数据的检测方法、装置、设备及存储介质.pdf
本发明实施例公开了一种异常网络流量数据的检测方法、装置、设备及存储介质,属于网络安全技术领域;其中,方法包括:获取至少一条历史网络流量数据;其中,各历史网络流量数据为非异常网络流量数据;根据各历史网络流量数据生成基线检测模型;当接收到目标网络流量数据的访问指令时,根据基线检测模型确定目标网络流量数据是否为异常网络流量数据。本发明实施例的方案,可以对互联网中存在的异常网络流量数据进行实时检测,提升了互联网的安全性能。
一种异常流量检测方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本申请实施例提供一种异常流量检测方法、装置、电子设备及存储介质,涉及网络安全技术领域。该方法包括提取待检测流量的第一特征向量;依次计算所述第一特征向量与预设的恶意流量的特征向量库中的第二特征向量之间的相似度,以得到相似度集合;根据所述相似度集合判断所述待检测流量是否为异常流量,不需要解码或解密,保留原始的流量特征,通过提取恶意流量特征建立特征库的方法,能够较准确的检测出异常流量,解决了现有方法检测较为耗时且检测结果准确性较低的问题。
流量异常检测方法、装置、电子设备和存储介质.pdf
本发明实施例提供了一种流量异常检测方法、装置、电子设备和计算机存储介质,该方法包括:根据至少一个数据流中每个数据流的标识信息,确定至少一个数据流的属性信息在散列的数据结构中存储的目标位置;确定至少一个数据流的属性信息,并在目标位置存储至少一个数据流的属性信息;根据至少一个数据流的属性信息,确定待检测数据流的大小的估计值,待检测数据流为所述至少一个数据流中的数据流;根据待检测数据流的大小的估计值,对待检测数据流进行异常检测。
异常流量检测方法、装置、存储介质以及电子设备.pdf
本发明公开了一种异常流量检测方法、装置、存储介质以及电子设备。该方法包括:获取用户目标时间段内的网站访问数据;筛选网站访问数据,得到筛选数据,其中筛选数据包括用户的id字段,网站ip地址,id字段访问网站ip地址的访问时间和访问次数,id字段为用户的ip地址;根据筛选数据构建id字段的访问知识图谱;利用目标神经网络模型识别访问知识图谱的特征,得到id字段在目标时间段内访问网站ip地址所产生的流量是正常流量或异常流量的目标结果。本发明解决了无法有效通过一条异常流量捕捉整个异常流量簇的技术问题。