[發(fā)明專利]一種基于SRU網(wǎng)絡(luò)異常流量的檢測方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110388025.3
• 申請日: 2021-04-12
• 公開（公告）號: CN112989540A
• 公開（公告）日: 2021-06-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張章學(xué);葉松;唐敏
• 申請（專利權(quán)）人: 福建省海峽信息技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06F30/18
• 分類號: G06F30/18;G06F30/27;G06K9/62;G06F111/02
• 代理公司: 福州元創(chuàng)專利商標(biāo)代理有限公司 35100
• 代理人: 陳明鑫;蔡學(xué)俊

1.一種基于SRU網(wǎng)絡(luò)異常流量的檢測方法，其特征在于，包括：

數(shù)據(jù)采集：根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場景采集數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)預(yù)處理：將采集的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；

SRU網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建與訓(xùn)練：基于預(yù)處理數(shù)據(jù)，構(gòu)建SRU網(wǎng)絡(luò)模型，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，提取并分析特征，對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)模型訓(xùn)練；

異常檢測：SRU網(wǎng)絡(luò)模型調(diào)用，異常檢測輸出。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于SRU網(wǎng)絡(luò)異常流量的檢測方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理包括：將預(yù)處理數(shù)據(jù)整理成數(shù)據(jù)集；屬性轉(zhuǎn)換，將各類非數(shù)值型數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)值編碼；屬性歸一化處理，將數(shù)據(jù)采用最小最大規(guī)范化方法歸一化至[0,1]區(qū)間；優(yōu)化不平衡數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于SRU網(wǎng)絡(luò)異常流量的檢測方法，其特征在于，所述SRU網(wǎng)絡(luò)模型，包括：使用OHE獨(dú)熱編碼對流量數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換；對特征向量進(jìn)行降維處理；使用SRU網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征學(xué)習(xí)；訓(xùn)練進(jìn)行異常檢測的softmax分類器。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于SRU網(wǎng)絡(luò)異常流量的檢測方法，其特征在于，所述SRU網(wǎng)絡(luò)模型調(diào)用，異常檢測輸出具體實(shí)現(xiàn)為：通過調(diào)用訓(xùn)練構(gòu)建的分類器輸出分類決策結(jié)果，判斷流量是否異常。

5.一種基于SRU網(wǎng)絡(luò)異常流量的檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括：

數(shù)據(jù)采集模塊，用于根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場景采集數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，將采集的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；

SRU網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建與訓(xùn)練模塊，基于預(yù)處理數(shù)據(jù)，構(gòu)建SRU網(wǎng)絡(luò)模型，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，提取并分析特征，對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)模型訓(xùn)練；

異常檢測模塊，調(diào)用SRU網(wǎng)絡(luò)模型，輸出流量異常檢測結(jié)果。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于SRU網(wǎng)絡(luò)異常流量的檢測方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊包括：將預(yù)處理數(shù)據(jù)整理成數(shù)據(jù)集；屬性轉(zhuǎn)換，將各類非數(shù)值型數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)值編碼；屬性歸一化處理，將數(shù)據(jù)采用最小最大規(guī)范化方法歸一化至[0,1]區(qū)間；優(yōu)化不平衡數(shù)據(jù)。

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于SRU網(wǎng)絡(luò)異常流量的檢測方法，其特征在于，所述SRU網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建與訓(xùn)練模塊實(shí)現(xiàn)：使用OHE獨(dú)熱編碼對流量數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換；對特征向量進(jìn)行降維處理；使用SRU網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征學(xué)習(xí)；訓(xùn)練進(jìn)行異常檢測的softmax分類器。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于SRU網(wǎng)絡(luò)異常流量的檢測方法，其特征在于，所述異常檢測模塊具體實(shí)現(xiàn)為：通過調(diào)用訓(xùn)練構(gòu)建的分類器輸出分類決策結(jié)果，判斷流量是否異常。