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申请/专利权人：深圳大学
申请日：2024-05-09
公开（公告）日：2024-06-11
公开（公告）号：CN118174956A
主分类号：H04L9/40
分类号：H04L9/40;G06N3/0442;H04L61/4511;H04L67/02
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.28#实质审查的生效;2024.06.11#公开
摘要：本发明公开了一种基于自注意力BiLSTM的DoH检测方法，涉及网络信息安全技术领域，包括：获取第一流量数据；对所述第一流量数据进行欠采样和过采样处理，得到第二流量数据；将所述第二流量数据输入自注意力BiLSTM深度学习模型，提取所述DoH流量数据的全局特征并保留时序特征。本发明采用欠采样和过采样对流量数据进行处理，实现了数据平衡；本发明为了准确进行DoH流量的多分类，构建了自注意力BiLSTM深度学习模型，解决了DoH流量检测困难且准确率较低的问题。
主权项：1.一种基于自注意力BiLSTM的DoH检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：获取第一流量数据；对所述第一流量数据进行欠采样和过采样处理，得到第二流量数据；将所述第二流量数据输入自注意力BiLSTM深度学习模型，提取DoH流量数据的全局特征并保留时序特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳大学 一种基于自注意力BiLSTM的DoH检测方法
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