一种智能网络环境安全性检测算法

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一种智能网络环境安全性检测算法
申请号:CN202411919736
申请日期:2024-12-25
公开号:CN119728260A
公开日期:2025-03-28
类型:发明专利
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 符号特征 先进算法 模式识别
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