首页> 外国专利> GAUSSIAN AUTOENCODER DETECTION OF NETWORK FLOW ANOMALIES

GAUSSIAN AUTOENCODER DETECTION OF NETWORK FLOW ANOMALIES

机译:网络流量异常的高斯自动编码器检测

摘要

A method of identifying malicious activity in a computer data sequence includes providing provided the computer data sequence to a network configured to convert the computer data sequence from a high-dimensional space to a low-dimensional space, and processing the computer data sequence in the low-dimensional space to generate an approximately Gaussian distribution. The processed computer data sequence converted to the low dimensional space is evaluated relative to the approximately Gaussian distribution to determine whether the computer data sequence is likely malicious or likely benign, and an output is provided indicating whether the computer data sequence is likely malicious or likely benign.
机译:一种识别计算机数据序列中的恶意活动的方法,包括将计算机数据序列提供给网络,该网络配置为将计算机数据序列从高维空间转换为低维空间,并在低维空间处理计算机数据序列。维空间以生成近似高斯分布。相对于近似高斯分布,评估转换为低维空间的已处理计算机数据序列,以确定计算机数据序列是可能是恶意的还是可能是良性的,并且提供了指示该计算机数据序列是可能是恶意的还是可能是良性的输出。

著录项

  • 公开/公告号US2020106805A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-04-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 AVAST SOFTWARE S.R.O.;

    申请/专利号US201916584552

  • 申请日2019-09-26

  • 分类号H04L29/06;G06K9/62;G06N3/08;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:19:42

相似文献

  • 专利
  • 外文文献
  • 中文文献
获取专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号