摘要
本发明涉及信息数据处理技术领域,尤其提供了一种基于网络流量时间模式与数据量分析的主动安全防御方法,解决了网路安全防御的安全性及可靠性差的问题;方法包含:网络流量捕捉工具用以获取网络节点对应的网络流量的时间模式和数据量;得到包含时间模式、数据量攻击模式的模型数据集合,从模型数据集合中分割得到训练集、测试集及验证集;使用训练集对主动安全防御模型进行训练,得到训练后的主动安全防御模型;将主动安全防御模型布设到区域位置,与具体设备建立通信,对网络流量进行分析,得到潜在网络攻击的评估结果,若存在网络攻击采用安全防护措施进行防护。本发明能够提高对各种网络攻击的识别和防御效率,确保网络的安全性和稳定性。
技术关键词
捕捉工具
异常点
时间序列预测模型
网络流量数据
模式
多层次
历史流量数据
高维特征向量
网络节点
异常流量
初始聚类中心
周期性特征
信息数据处理技术
生成对抗网络
时序特征
智能感知网络
分析网络流量
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心理状态评估
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预警模块
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异常点
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语句
关键字
全局内存访问