一种基于lstm的电机电流异常检测方法.pdf

一种基于CNN_LSTM的网络流量异常检测方法[发明专利].docx PAGE 1- 一种基于CNN_LSTM的网络流量异常检测方法[发明专利] 一、引言随着互联网的飞速发展，网络安全问题日益凸显，网络流量异常检测作为网络安全的重要手段，在保障网络安全中扮演着至关重要的角色。近年来，随着深度学习技术的兴起，卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）在处理时间序列数据方面展现出强大的能力。本文提出了一种基于CNN_LSTM的网络流量异常检测方法，旨在提高检测精度和效率。网络流量异常检测的研究背景源于网络攻击手段的不断演变。据相关数据显示，网络攻击事件每年以30%的速度增长，其中网络流量异常是攻击者常用的手段之一。例如，2016年全球范围内发生的勒索软件

2025-01-21 约3.24千字 6页立即下载

基于LSTM与改进残差网络优化的异常流量检测方法.docx PAGE 1- 基于LSTM与改进残差网络优化的异常流量检测方法 一、1.异常流量检测背景与意义 (1)随着互联网技术的飞速发展，网络流量数据呈现出爆炸式增长，网络攻击和异常流量检测成为网络安全领域的重要课题。异常流量检测旨在识别和预警网络中的异常行为，以保障网络系统的安全稳定运行。在金融、政府、企业等关键领域，网络攻击可能导致严重后果，如信息泄露、经济损失甚至社会秩序紊乱。因此，研究高效的异常流量检测方法对于维护网络安全具有极其重要的意义。 (2)传统的异常流量检测方法主要依赖于规则匹配、统计分析和机器学习等技术。然而，这些方法在处理复杂多变的数据时存在局限性，如规则匹配难以覆盖所有异常情况

2025-01-21 约2.94千字 6页立即下载

基于双向LSTM模型的流量异常检测方法.docx PAGE 1- 基于双向LSTM模型的流量异常检测方法 一、1.引言随着信息技术的飞速发展，网络流量已成为现代社会不可或缺的基础设施。网络流量的稳定和安全对于维护社会秩序、促进经济发展具有重要意义。然而，网络流量中的异常现象也日益增多，如网络攻击、恶意流量等，对网络安全构成了严重威胁。据统计，全球范围内平均每天发生超过100万起网络攻击事件，其中约70%的攻击目标是网络流量。因此，如何有效检测和防御网络流量异常，成为网络安全领域亟待解决的关键问题。近年来，深度学习技术在流量异常检测领域取得了显著成果。其中，长短期记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）作为一种先进的循

2025-01-20 约3.14千字 6页立即下载

一种基于LSTM的换流变油位异常预警方法和系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113343052 A (43)申请公布日 2021.09.03 (21)申请号 202110659371.0 G06Q 50/06 (2012.01) (22)申请日 2

2023-06-17 约1.13万字 9页立即下载

一种基于Conv-LSTM网络的窃电检测方法和系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113377827 A (43)申请公布日 2021.09.10 (21)申请号 202110477411.X (22)申请日 2021.04.30 (71)申请人西安

2023-06-17 约1.63万字 14页立即下载

基于LSTM网络和注意力机制的出租车轨迹异常检测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114882069 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210213647.7 (22)申请日 2022.03.03 (71)申请人杭州电子科技大学地址 31001

2023-05-15 约1.77万字 12页立即下载

一种水电站漏电流相对异常信号的检测方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113376545 A (43)申请公布日 2021.09.10 (21)申请号 202011266324.1 (22)申请日 2020.11.13 (71)申请人国网

2023-06-17 约9.29千字 9页立即下载

一种电池系统电流异常变化检测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114563721 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210093656.7 (22)申请日 2022.01.26 (71)申请人金龙联合汽车工业(苏州)有限公司地

2023-05-11 约9.65千字 9页立即下载

一种基于CR-Deeplab的异常检测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN117422695A (43)申请公布日2024.01.19 (21)申请号202311477998.XG06V10/44(2022.01)

2024-01-18 约2.11万字 19页立即下载

基于ResNet-LSTM模型的网络异常流量检测技术研究.docx PAGE 1- 基于ResNet-LSTM模型的网络异常流量检测技术研究一、1.研究背景与意义 (1)随着互联网技术的飞速发展，网络已经成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。然而，随着网络应用的日益普及，网络安全问题也日益突出。其中，网络异常流量检测作为网络安全防护的重要环节，对于保障网络稳定运行和数据安全具有重要意义。近年来，网络攻击手段不断升级，传统的基于规则和特征的方法在处理复杂多变的异常流量时已显不足，因此，研究高效的网络异常流量检测技术迫在眉睫。 (2)在众多机器学习算法中，深度学习因其强大的特征提取和学习能力，在图像识别、语音识别等领域取得了显著成果。ResNet和LSTM作

2025-01-22 约4.38千字 8页立即下载

基于LSTM的动态图模型异常检测算法研究.docx PAGE 1- 基于LSTM的动态图模型异常检测算法研究一、1.动态图模型与异常检测概述 (1)动态图模型作为一种新兴的数据表示方法，在处理具有时间序列特性的数据方面展现出强大的能力。在金融、工业、医疗等多个领域，动态图模型的应用越来越广泛。以金融领域为例，动态图模型可以有效地捕捉股票价格随时间变化的趋势，从而为投资者提供决策支持。据统计，基于动态图模型的异常检测在金融欺诈检测中准确率可达90%以上，远高于传统方法。 (2)异常检测是动态图模型应用中的一个重要方向，它旨在从大量的数据中识别出异常行为或模式。在网络安全领域，动态图模型能够实时监测网络流量，识别潜在的攻击行为，提高系统的安全性。

2025-01-20 约2.02千字 4页立即下载

基于LSTM的设备故障在线检测方法.pptx 基于LSTM的设备故障在线检测方法;;01;;;;02;;;;03;;;;04;硬件;;;;准确率;鲁棒性：测试模型在不同噪声和干扰条件下的性能表现。;;05;;;准确率（Accuracy）：准确率是评估分类模型性能的常用指标，它表示模型正确分类的样本数占总样本数的比例。在故障检测中，准确率可以反映模型对于正常和故障状态的识别能力。精确率（Precision）和召回率（Recall）：精确率是指模型预测为正样本的样本中真正为正样本的比例，而召回率是指真正为正样本的样本中被模型预测为正样本的比例。在故障检测中，精确率和召回率可以分别反映模型对于故障状态的准确识别能力和对于所有故障状态的覆盖能力

2024-06-08 约小于1千字 30页立即下载

一种基于LSTM的硬件驱动电路板批量检测系统及其检测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114879005 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210084673.4 (22)申请日 2022.01.25 (71)申请人龚小玲地址 515000 广东

2023-05-17 约1.65万字 15页立即下载

2025-04-09 约2.31万字 38页立即下载

一种异常检测方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113015194 A (43)申请公布日 2021.06.22 (21)申请号 20191

2023-06-10 约9.4千字 11页立即下载