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申请/专利权人：山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)
摘要：本发明属于加密恶意流量检测领域，提供了一种基于注意力机制的恶意流量识别分类方法及系统，包括获取实时网络流量并进行预处理；基于预处理后的网络流量数据，利用深度神经网络模型进行多尺度特征学习，得到多尺度网络流量特征；利用多尺度感知融合注意机制，对多尺度网络流量特征进行不同尺度的特征映射，并对不同尺度的网络流量映射特征进行注意力加权融合，得到融合尺度网络流量特征；基于融合尺度网络流量特征进行分类识别，确定网络流量的恶意分类识别结果。
主权项：1.一种基于注意力机制的恶意流量识别分类方法，其特征在于，包括：获取实时网络流量并进行预处理；基于预处理后的网络流量数据，利用深度神经网络模型进行多尺度特征学习，得到多尺度网络流量特征；利用多尺度感知融合注意机制，对多尺度网络流量特征进行不同尺度的特征映射，并对不同尺度的网络流量映射特征进行注意力加权融合，得到融合尺度网络流量特征；基于融合尺度网络流量特征进行分类识别，确定网络流量的恶意分类识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) 齐鲁工业大学(山东省科学院) 一种基于注意力机制的恶意流量识别分类方法及系统
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