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申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司盐城供电分公司;国网江苏省电力有限公司双创中心;国网江苏省电力有限公司
摘要：本发明公开了一种基于多视图的数据流量异常检测方法及装置，方法包括：通过流量镜像将网络端口的数据流量导入检测装置中；对数据流量进行预处理，形成会话队列；对会话队列进行筛选，获得目标流量，对每个目标流量进行标记并生成对应的标签，将目标流量进行整合获得目标流量集合；基于目标流量集合进行多视图特征提取，获得多视图特征；提取多视图特征的初步表征；对初步表征进行筛选，获得表征矩阵；对不同视图的表征矩阵进行拼接，获得全局表征矩阵；将全局表征矩阵输入至多任务学习模型，输出对应于多个任务的异常检测结果；该方法能够很好地挖掘数据通信网络流量的深层次特征，实现对数据通信网络中存在的网络威胁的高精度检测。
主权项：1.一种基于多视图的数据流量异常检测方法，其特征在于，包括：通过流量镜像将网络端口的数据流量导入检测装置中；对所述数据流量进行预处理，形成会话队列；对所述会话队列进行筛选，获得目标流量，对每个所述目标流量进行标记并生成对应的标签，将所述目标流量进行整合获得目标流量集合；基于所述目标流量集合进行多视图特征提取，获得多视图特征；提取所述多视图特征的初步表征；对所述初步表征进行筛选，获得表征矩阵；对获得的表征矩阵进行拼接，获得全局表征矩阵；将所述全局表征矩阵输入至多任务学习模型，输出对应于多个任务的异常检测结果。
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