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申请/专利权人：江苏省未来网络创新研究院
摘要：本发明涉及一种基于流量特征分析的横向威胁检测方法及系统，包括，实时采集网络流量，通过深度包检测提取网络流量的特征；对所述网络流量特征进行聚类分析，并基于所述聚类分析结果构建异常检测模型；使用所述异常检测模型识别流量中的异常行为，并对检测到的威胁行为进行评估。本发明通过结合细粒度流量采集、深度包检测、K‑means聚类和Smote过采样，能够高效、准确地识别横向威胁，提高了异常检测模型的精度和实时性，尤其在处理不平衡数据和大规模流量数据时，效果显著提升。
主权项：1.一种基于流量特征分析的横向威胁检测方法，其特征在于：包括，实时采集网络流量，通过深度包检测提取网络流量的特征；对所述网络流量特征进行聚类分析，并基于所述聚类分析结果构建异常检测模型；使用所述异常检测模型识别流量中的异常行为，并对检测到的威胁行为进行评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏省未来网络创新研究院 基于流量特征分析的横向威胁检测方法及系统
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