买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：北京中科网芯科技有限公司

摘要：本发明公开了一种网络可视化方法，属于网络安全的技术领域。其首先获取由网络流量监测器采集的网络流量值的时间序列，接着，提取所述网络流量值的时间序列的流量局部时序特征以得到网络流量局部时序特征向量的序列，然后，将所述网络流量局部时序特征向量的序列输入本质特征提取网络以得到网络流量时序本质语义特征向量，接着，基于所述网络流量时序本质语义特征向量，确定网络流量是否存在异常，最后，将所述网络流量是否存在异常进行可视化显示。这样，可以确保网络的安全性和稳定性。

主权项：1.一种网络可视化方法，其特征在于，包括：获取由网络流量监测器采集的网络流量值的时间序列；提取所述网络流量值的时间序列的流量局部时序特征以得到网络流量局部时序特征向量的序列；将所述网络流量局部时序特征向量的序列输入本质特征提取网络以得到网络流量时序本质语义特征向量；基于所述网络流量时序本质语义特征向量，确定网络流量是否存在异常；以及将所述网络流量是否存在异常进行可视化显示；其中，提取所述网络流量值的时间序列的流量局部时序特征以得到网络流量局部时序特征向量的序列，包括：对所述网络流量值的时间序列进行数据预处理以得到网络流量的局部时间序列的序列；将所述网络流量的局部时间序列的序列中的各个网络流量的局部时间序列输入网络流量灰度图像转换器以得到网络流量局部时序灰度图的序列；对所述网络流量局部时序灰度图的序列进行特征分布校正以得到校正后网络流量局部时序灰度图的序列；以及利用深度学习网络模型对所述校正后网络流量局部时序灰度图的序列进行时序模式特征提取以得到所述网络流量局部时序特征向量的序列；其中，将所述网络流量局部时序特征向量的序列输入本质特征提取网络以得到网络流量时序本质语义特征向量，包括：以如下本质特征提取公式对所述网络流量局部时序特征向量的序列进行处理以得到所述网络流量时序本质语义特征向量；其中，所述本质特征提取公式为： 其中，是所述网络流量局部时序特征向量的序列中第个网络流量局部时序特征向量，是所述网络流量局部时序特征向量的序列中第个网络流量局部时序特征向量，表示特征向量的1范数，为所述网络流量局部时序特征向量的序列的长度-1，为所述网络流量局部时序特征向量的序列的表示，表示特征差异系数，表示自然指数函数运算，表示所述特征差异系数的总数，为所述网络流量时序本质语义特征向量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京中科网芯科技有限公司 一种网络可视化方法