摘要
本发明公开了一种智能网络环境安全性检测算法,本发明涉及网络安全技术领域。该智能网络环境安全性检测算法,包括以下具体检测步骤:对网络流量数据包进行实时监控,收集网络流量行为数据,基于深度学习神经网络模型对所收集的网络流量行为数据完成特征提取;基于随机森林及SVM协同完成行为数据提取特征的分类,得到网络流量行为数据的均值、方差以及标准化处理,选择最优的支持向量机参数,并根据最优的支撑向量机参数建立验证模型。本发明通过结合深度学习、支持向量机、神经网络等先进算法,并对其部分算法的关键步骤进行优化,通过特征提取和模式识别确保检测结果的准确性。该算法能够有效提升网络安全检测的效率和准确性。
技术关键词
安全性检测
智能网络
深度学习神经网络模型
支持向量机参数
SVM分类器
支撑向量机
网络流量数据
特征提取模型
异常流量
多类分类器
随机森林
报文监听
网络安全技术
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