LSTM循环神经网络模型及基于该模型的网络攻击识别方法
基本信息
| 申请号 | CN201811127061.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN109308494A | 公开（公告）日 | 2021-06-22 |
| 申请公布号 | CN109308494A | 申请公布日 | 2021-06-22 |
| 分类号 | G06K9/62;G06N3/02;H04L12/24;H04L29/06 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 姚鸿富;陈奋;陈荣有;程长高 | 申请（专利权）人 | 厦门服云信息科技有限公司 |
| 代理机构 | 厦门市精诚新创知识产权代理有限公司 | 代理人 | 方惠春 |
| 地址 | 361000 福建省厦门市软件园二期观日路12号403单元 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及LSTM循环神经网络模型及基于该模型的网络攻击识别方法，所述LSTM循环神经网络模型的建立过程包括以下步骤：S100：采集多个文本格式的网络请求数据作为训练数据集，并根据网络请求数据的内容为每个网络请求数据设定标签类别；S200：对训练数据集中的网络请求数据进行预处理，转化为预设长度的数字序列型数据；S300：根据训练数据集中的数字序列型数据，进行训练，构建LSTM循环神经网络模型。本发明通过将网络请求数据转化为数字序列型数据，进而使用该数据组成的训练数据集进行训练，构建LSTM循环神经网络模型，进而实现网络请求数据的类别的预测。 |
