公开(公告)号：CN115834145A

公开(公告)日：2023-03-21

申请号：CN202211362777.3

申请日：2022-11-02

Applicant: 广州大学

Inventor： 闫红洋 ,  王崇 ,  李云灏 ,  莫伟钏 ,  李聪 ,  王海洋 ,  王宇 ,  黄腾

IPC: H04L9/40 ,  H04B7/185

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的卫星异常流量检测方法和系统，方法包括如下步骤：S1，获取网络流量；S2，将生成的每条网络流量进行数据预处理并统一格式，使网络流量可视化为图片；S3，将S2中得到的网络流量图片输入监督模型，并输出预测标签；S4，将多种模型输出的预测标签与真实标签对比，得到模型测试的准确率、召回率、精准率、F1分数四项指标；S5，通过对抗样本生成算法生成网络流量图片对抗样本，欺骗流量分类模型；S6，通过对抗样本防御模型判断网络流量图片是否添加扰动，对恶意流量进行防御。本发明无需人为介入设计提取统计特征，有利于减少人工成本和时间代价。