一种基于注意力机制的恶意流量识别分类方法及系统

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一种基于注意力机制的恶意流量识别分类方法及系统
申请号:CN202410770288
申请日期:2024-06-14
公开号:CN118747365A
公开日期:2024-10-08
类型:发明专利
摘要
本发明属于加密恶意流量检测领域,提供了一种基于注意力机制的恶意流量识别分类方法及系统,包括获取实时网络流量并进行预处理;基于预处理后的网络流量数据,利用深度神经网络模型进行多尺度特征学习,得到多尺度网络流量特征;利用多尺度感知融合注意机制,对多尺度网络流量特征进行不同尺度的特征映射,并对不同尺度的网络流量映射特征进行注意力加权融合,得到融合尺度网络流量特征;基于融合尺度网络流量特征进行分类识别,确定网络流量的恶意分类识别结果。
技术关键词
网络流量特征 识别分类方法 多尺度特征学习 网络流量数据 注意力机制 深度神经网络模型 多尺度感知 加权特征 数据格式 加密恶意流量 识别分类系统 多尺度特征提取 处理器 计算机设备 可读存储介质 模块
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