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申请/专利权人：华迪计算机集团有限公司
摘要：本发明公开了一种基于大数据的网络安全数据分析方法。其中，该方法包括：采集来源于网络流量日志、系统访问记录、异常登录尝试、以及各类网络攻击的特征数据；采用基于量子信息量子态复用的生成对抗网络算法进行数据扩充；利用三层的全连接神经网络进行数据特征提取，提高神经网络的参数优化效率；将提取后的数据输入到特征降维模型中进行训练，使特征向量能更准确地捕捉到输入数据的关键信息；将降维后的数据输入到分类器中进行分类器的训练，通过采用梯度增强机制，对隐藏层的权重进行调整；利用训练完成的模型处理新样本，通过对新样本进行分类，实现快速、准确网络安全分析，快速识别和响应潜在的网络攻击，实现攻击的自动化阻断或缓解。
主权项：1.一种基于大数据的网络安全数据分析方法，其特征在于，包括：采集来源于网络流量日志、系统访问记录、异常登录尝试、以及各类网络攻击的特征数据，并对数据进行标注；对所述原始数据集中的原始数据采用对抗网络算法进行数据扩充，获得预处理数据；利用三层的全连接神经网络进行数据特征提取，自适应分形探索优化算法的神经网络特征提取模型，实现对神经网络权重和偏置的高效优化、探索到更广阔的参数空间，有效提高神经网络的参数优化效率；将特征提取后的数据输入到特征降维模型中进行特征降维模型的训练，确保编码后的特征向量能更准确地捕捉到输入数据的关键信息；对降维后的数据输入到分类器中进行分类器的训练，基于梯度增强学习的极限学习机算法，通过采用梯度增强机制，对隐藏层的权重进行调整，使模型在训练过程中更加关注难以分类的样本；利用训练完成的模型处理新样本，通过对新样本进行分类，进而实现快速、准确网络安全分析，快速识别和响应潜在的网络攻击，实现攻击的自动化阻断或缓解。
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百度查询： 华迪计算机集团有限公司 一种基于大数据的网络安全数据分析方法
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