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申请/专利权人：辽宁工程技术大学
摘要：本发明公开了一种基于机器学习算法和实时流量监控的智能异常流量阻断系统，属于网络安全技术领域，其技术要点包括以下相互协作的模块：流量监控模块、特征提取模块、机器学习模块、阻断模块和日志记录模块。该发明通过集成流量监控、特征提取、智能分析和自动阻断等多种技术，能够实时监测并分析网络流量，自动识别和响应异常行为。该系统提高了网络防护的自动化水平和适应性，减少了对人工干预的依赖，增强了网络服务的安全性能。此外，系统的用户界面为管理员提供了全面的管理和控制功能，使得网络安全问题的处理变得轻松便捷。因此，本案发明对于提升网络安全防护能力具有重要的实用价值。
主权项：1.一种基于机器学习算法和实时流量监控的智能异常流量阻断系统，其特征在于，包括以下相互协作的模块：流量监控模块、特征提取模块、机器学习模块、阻断模块和日志记录模块；流量监控模块：该模块利用网络流量数据采集技术，如网络嗅探器和流量镜像，实时监控并收集通过网络的数据包。特征提取模块：此模块使用深度包检测技术和数据预处理方法，从原始网络流量数据中提取关键特征，例如数据包大小、传输间隔、协议类型等。机器学习模块：内嵌先进的机器学习算法，比如支持向量机SVM、决策树、随机森林等，对提取的特征进行学习，建立正常与异常流量的分类模型，并实时分析新的流量数据以识别潜在的异常行为。阻断模块：当机器学习模块识别出异常流量时，阻断模块自动触发防护措施，与外部防火墙和内部路由器协同工作，并动态调整网络资源分配来缓解攻击影响。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 辽宁工程技术大学 一种基于机器学习算法和实时流量监控的智能异常流量阻断系统
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