一种QUIC网络异常行为检测方法、系统及设备技术方案

本发明专利技术公开一种QUIC网络异常行为检测方法、系统及设备，涉及网络流量异常检测领域，方法包括：获取QUIC网络流量数据；利用NGO算法优化CNN

【技术实现步骤摘要】
一种QUIC网络异常行为检测方法、系统及设备


[0001]本专利技术涉及网络流量异常检测领域，特别是涉及一种基于NGO
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CNN
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LSTM的QUIC网络异常行为检测方法、系统及设备。

技术介绍

[0002]随着区块链技术和人工智能的不断发展，Web3.0时代已经到来，它改变了传统的客户端与服务器之间的简单交互式的通信方式。Web3.0时代将建立一个去中心化的、安全性更高、更加透明的分布式网络环境。区块链网络中的每个参与者都可以通过智能合约实现自动化、不可篡改的交易，并且通过共识机制确保数据的完整性和安全性。在这样的背景下，网络通信协议也需要不断创新和升级，以便更好地支持更加复杂庞大的数据交互场景。
[0003]HTTP协议作为Web通信的重要标准之一，经历了从HTTP/1.0到HTTP/1.1，再到HTTP/2.0的多次演进和升级。虽然HTTP/2.0协议在HTTP/1的基础上，引入了二进制分帧、多路复用等新特性，解决了高延迟、低效率、丢包重传等问题，但是仍存在一些限制，如连接迁移困难、队头阻塞等问本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种QUIC网络异常行为检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取QUIC网络流量数据；利用NGO算法优化CNN
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LSTM模型的模型超参数，得到优化CNN
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LSTM模型；将所述QUIC网络流量数据输入到所述优化CNN
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LSTM模型中，得出网络流量检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用NGO算法优化CNN
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LSTM模型的模型超参数，具体包括：根据模型目标超参数的不同数值组合构建初始苍鹰种群；所述模型目标超参数为所述CNN
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LSTM模型中待优化的模型超参数；所述苍鹰种群中的一个苍鹰个体为所述模型目标超参数的一种数值组合；对当前所述初始苍鹰种群中的每个苍鹰个体计算适应度；从所述初始苍鹰种群中随机给每一所述苍鹰个体选择一个捕捉猎物；对每一所述苍鹰个体，根据所述苍鹰个体的适应度和对应的所述捕捉猎物的适应度的大小对比结果对所述苍鹰个体的不同维度的元素进行位置更新，得到第一新苍鹰个体；根据所述第一新苍鹰个体的适应度和所述苍鹰个体的适应度的大小对比结果确定每一所述苍鹰个体的区域搜索后的更新位置，得到区域搜索后的苍鹰个体；根据当前迭代次数和最大迭代次数确定领域搜索的半径；对每一所述区域搜索后的苍鹰个体，根据所述领域搜索的半径对所述苍鹰个体的区域搜索后的更新位置进行领域搜索位置更新，得到第二新苍鹰个体；根据所述第二新苍鹰个体的适应度和所述区域搜索后的苍鹰个体的适应度的大小对比结果确定邻域搜索后的苍鹰个体；判断当前所述迭代次数是否为所述最大迭代次数，若是，则对比当前所有所述邻域搜索后的苍鹰个体的适应度值，得出适应度最优的苍鹰个体，记为所述模型目标超参数的最优数值组合；若否，则令当前所有所述邻域搜索后的苍鹰个体构成的种群为当前所述初始苍鹰种群，并返回步骤“对当前所述初始苍鹰种群中的每个苍鹰个体计算适应度”，直至当前所述迭代次数为所述最大迭代次数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标超参数包括LSTM神经网络的学习率、隐藏神经元数量和dropout参数。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述苍鹰个体的适应度和对应的所述捕捉猎物的适应度的大小对比结果对所述苍鹰个体的不同维度的元素进行位置更新，具体包括：其中，P
i
表示第i个苍鹰个体S

【专利技术属性】
技术研发人员：曹远龙，顾克阳，吴骏逸，饶鑫平，雷刚，邓水光，
申请(专利权)人：江西师范大学，
类型：发明
国别省市：