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一种基于机器学习的动态网络攻击识别方法
申请人信息
- 申请人:广州融服信息技术有限公司
- 申请人地址:510700 广东省广州市黄埔区科学城掬泉路3号A栋1206房
- 发明人: 广州融服信息技术有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于机器学习的动态网络攻击识别方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311671621.8 |
| 申请日 | 2023/12/7 |
| 公告号 | CN117675363A |
| 公开日 | 2024/3/8 |
| IPC主分类号 | H04L9/40 |
| 权利人 | 广州融服信息技术有限公司 |
| 发明人 | 马焉辉 |
| 地址 | 广东省广州市黄埔区科学城掬泉路3号A栋1206房 |
摘要文本
广州融服信息技术有限公司获取“一种透气窗帘布”专利技术，本发明公开了一种基于机器学习的动态网络攻击识别方法，包括以下步骤：S10：采集动态网络的待检测流量，转换获得流量样本集；S20：剔除所述流量样本集中不完全特征和格式错误特征的流量样本；S30：基于流量样本集的特征方差对流量样本进行二次剔除；S40：基于K‑means算法对二次剔除后的流量样本集进行类簇划分，获得异常类簇；S50：判断所述异常类簇对应的动态网络遭受的攻击类型。本申请通过对流量样本集进行多次降维处理和类簇划分，高效识别动态网络遭受的攻击类型。
专利主权项内容
1.一种基于机器学习的动态网络攻击识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S10：采集动态网络的待检测流量，转换获得流量样本集；S20：剔除所述流量样本集中不完全特征和格式错误特征的流量样本；S30：基于流量样本集的特征方差对流量样本进行二次剔除；S40：基于K-means算法对二次剔除后的流量样本集进行类簇划分，获得异常类簇；S50：判断所述异常类簇对应的动态网络遭受的攻击类型。