- 专利标题： 一种基于多模态神经网络的恶意加密流量检测方法
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申请号： CN202110612198.9申请日： 2021-06-02
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公开(公告)号： CN113067839B公开(公告)日： 2021-08-10
- 发明人: 杨岳湘 , 刘吉元 , 施江勇 , 顾智拼 , 孙一鹏 , 吴添君 , 何亮忠
- 申请人： 中国人民解放军国防科技大学
- 申请人地址： 湖南省长沙市开福区德雅路109号
- 专利权人： 中国人民解放军国防科技大学
- 当前专利权人： 中国人民解放军国防科技大学
- 当前专利权人地址： 湖南省长沙市开福区德雅路109号
- 代理机构： 长沙惟盛赟鼎知识产权代理事务所
- 代理商 滕澧阳
- 主分类号： H04L29/06
- IPC分类号： H04L29/06 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要：
本发明涉及一种基于多模态神经网络的恶意加密流量检测方法，具体包括如下步骤：S1：构建一个特征提取模块，从网络流量上捕获数据包，并输出网络流的多个模态的特征；S2：构建并训练一个神经网络检测模块，输入S1中输出的网络流的多个模态的特征，进行恶意流量检测。本发明能够提取网络流量的多模态特征，从多个维度对网络流量进行分析，提高恶意流量识别率。
公开/授权文献
- CN113067839A 一种基于多模态神经网络的恶意加密流量检测方法 公开/授权日：2021-07-02
