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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于1D‑TextCNN的异常攻击检测方法，应用于云服务环境，包括：S1、数据预处理：将云服务数据根据字段进行文本特征提取，形成文本特征向量；S2、进行模型训练：使用文本特征向量训练1D‑TextCNN模型，得到训练后的1D‑TextCNN模型；S3、数据分类：使用训练后的1D‑TextCNN模型对待分类的云服务数据样本进行分类。本发明能够有效地在云服务日志中检测到异常攻击，特别是应用层DDos攻击异常行为，并且有着较高的准确率。
主权项：1.基于1D-TextCNN的异常攻击检测方法，其特征在于，应用于云服务环境，包括：S1、数据预处理：将云服务数据根据字段进行文本特征提取，形成文本特征向量；S2、进行模型训练：使用文本特征向量训练1D-TextCNN模型，得到训练后的1D-TextCNN模型；S3、数据分类：使用训练后的1D-TextCNN模型对待分类的云服务数据样本进行分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 基于1D-TextCNN的面向云服务的异常攻击检测方法及系统
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