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本发明公开了一种基于动态安全基线的异常流量检测方法，属于人工智能网络安全领域。本发明通过三个长短期记忆网络模型分别学习网络系统中流量的流量数、封包数、IP数，能够根据实时的输入数据预测输出，形成三个不同维度的动态基线。然后将预测的输出与实际的网络实时统计数据进行比较，将三个长短期记忆网络模型的比较结果进行加权融合，当加权融合值超出告警阈值时进行告警。本发明能够利用深度学习技术实现动态基线的自动构建，同时融合三个维度的流量特征提高异常流量检测的准确率。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117792726A
(43)申请公布日2024.03.29
(21)申请号202311780067.7G06N3/045(2023.01)
(22)申请日2023.12.
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