圖神經(jīng)網(wǎng)絡構建方法、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的異常流量檢測方法
基本信息
| 申請?zhí)?/td> | CN202011184585.9 | 申請日 | - |
| 公開（公告）號 | CN112383516A | 公開（公告）日 | 2021-02-19 |
| 申請公布號 | CN112383516A | 申請公布日 | 2021-02-19 |
| 分類號 | H04L29/06(2006.01)I; | 分類 | 電通信技術; |
| 發(fā)明人 | 向鵬;李青山;孫圣力;司華友 | 申請（專利權）人 | 博雅正鏈（北京）科技有限公司 |
| 代理機構 | 北京沁優(yōu)知識產(chǎn)權代理有限公司 | 代理人 | 郭峰 |
| 地址 | 100000北京市西城區(qū)阜成門外大街31號6層601A | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明提供一種圖神經(jīng)網(wǎng)絡構建方法、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的異常流量檢測方法，異常流量檢測的圖神經(jīng)網(wǎng)絡構建方法包括：S10：獲取原始流量數(shù)據(jù)中具有相關性以及時序性的特征；S20：將步驟S10中的特征轉化為圖結構數(shù)據(jù)；S30：構建深度圖神經(jīng)網(wǎng)絡模型。本發(fā)明通過深度挖掘網(wǎng)絡流量中具有相關性以及時序性的特征，以及通過構建圖神經(jīng)網(wǎng)絡模型，在此基礎上挖掘網(wǎng)絡流量報文段內(nèi)部字段之間的相關特征，通過預先訓練，最終得到對流量數(shù)據(jù)具有良好分類效果的模型。對于待識別的未知網(wǎng)絡流量，只需要進行簡單的會話還原，就可以通過訓練好的模型對其進行快速的分析判斷，快速發(fā)現(xiàn)流量數(shù)據(jù)中可能存在的異常。?? |
