本發(fā)明公開了一種基于優(yōu)化堆疊降噪卷積自編碼網(wǎng)絡的異常流量檢測方法、存儲器和處理器,涉及通信領(lǐng)域和數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域,該方法首先對流量數(shù)據(jù)進行one?hot映射與歸一化處理,然后引入深度學習技術(shù),構(gòu)建堆疊降噪卷積自編碼網(wǎng)絡,并通過改進的粒子群優(yōu)化算法對網(wǎng)絡參數(shù)進行優(yōu)化,最終實現(xiàn)對流量特征的提取、優(yōu)化、學習,建立穩(wěn)定的異常流量檢測模型,實現(xiàn)異常流量在復雜網(wǎng)絡環(huán)境和大規(guī)模數(shù)據(jù)下高效準確識別。該方法可以應用在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域。
聲明:
“基于優(yōu)化堆疊降噪卷積自編碼網(wǎng)絡的異常流量檢測方法、存儲器和處理器” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)