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申请/专利权人：杭州迪普科技股份有限公司
摘要：本公开提供了一种基于面向攻击行为跟踪的自适应时频特征提取的检测方法，所述方法包括将待检测网络流量数据划分为多个流量子序列，针对每一流量子序列，利用通过对所述流量子序列中不同频率范围的数据进行优化得到的目标小波变换参数（即小波基、层数和尺度参数），对所述流量子序列进行小波变换得到第一特征集，并根据所有的第一特征集的融合特征，确定所述待检测网络流量的检测结果。本公开针对每个窗口内的流量子序列，根据该流量子序列中不同频率范围的数据确定对该流量子序列进行小波变换的目标小波变换参数，从而提高利用小波变换进行特征提取时的准确性，进而提高检测结果的准确性。
主权项：1.一种基于面向攻击行为跟踪的自适应时频特征提取的检测方法，其特征在于，所述方法包括：将待检测网络流量划分为多个流量子序列；针对每一流量子序列，利用目标小波变换参数对所述流量子序列进行小波变换，得到第一特征集，所述目标小波变换参数包括小波基、层数和尺度参数，所述目标小波变换参数是根据所述流量子序列中不同频率范围的数据进行确定的；根据所有的第一特征集的融合特征，确定所述待检测网络流量的检测结果，所述检测结果用于指示所述待检测网络流量中是否包含低信噪比攻击流量；其中，所述目标小波变换参数按照以下步骤确定：对所述流量子序列进行多层小波变换，在每一层中根据小波变换得到的高频子序列和低频子序列重构流量，并以最小化重构后的流量差异为目标通过梯度优化算法调整每一层的小波基和尺度参数，得到目标小波变换参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州迪普科技股份有限公司 基于面向攻击行为跟踪的自适应时频特征提取的检测方法
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