【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及视频监控，尤其是涉及一种加密流量网络的异常行为检测方法、装置、计算设备及存储介质。
技术介绍
1、视频监控设备作为安防系统的核心组成部分，已经广泛应用于城市交通、公共场所、商业区域等。随着加密技术的进步与用户隐私保护意识的提升，在视频监控领域，网络流量通常采用https进行加密通讯，传统基于非加密流量网络的异常行为检测方法、端口分析和流量包头分析逐渐失效，识别潜在威胁和异常行为变得愈发复杂。
2、目前，针对加密流量网络的异常行为检测方法主要包括：基于统计特征的方法、基于行为分析的方法、基于机器学习的方法、基于加密协议分析的方法等。例如，公开号cn113765846a的中国专利文件公开了“一种网络异常行为智能检测与响应方法、装置及电子设备”，该方法包括：通过交换机采集会话层的镜像流量，并从镜像流量中提取流量特征；基于流量特征训练校检规则，其中，校检规则包括内外网校检规则、存活主机校检规则、已有网络服务校检规则以及已有操作系统网络指纹生成规则；根据校验规则对每一个网络请求进行标记，形成请求日志；根据请求日志对每一个...
【技术保护点】
1.一种加密流量网络的异常行为检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的加密流量网络的异常行为检测方法，其特征在于，所述采集加密流量数据的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的加密流量网络的异常行为检测方法，其特征在于，所述对采集的所述加密流量数据进行多维度特征提取，将多维度特征整合为JSON格式的数据的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的加密流量网络的异常行为检测方法，其特征在于，所述基于所述JSON格式的数据中不同特征，构建加密流量数据的多指纹模型，并对所述多指纹模型进行动态计算，得到已知种类的异常行为数据的步骤包括：
5.根...
【技术特征摘要】
1.一种加密流量网络的异常行为检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的加密流量网络的异常行为检测方法，其特征在于，所述采集加密流量数据的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的加密流量网络的异常行为检测方法，其特征在于，所述对采集的所述加密流量数据进行多维度特征提取，将多维度特征整合为json格式的数据的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的加密流量网络的异常行为检测方法，其特征在于，所述基于所述json格式的数据中不同特征，构建加密流量数据的多指纹模型，并对所述多指纹模型进行动态计算，得到已知种类的异常行为数据的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的加密流量网络的异常行为检测方法，其特征在于，所述基于自适应密度估计的dbscan聚类算法对所述标准化流量数据进行特征分类，得到多...
【专利技术属性】
技术研发人员：李庆，张永元，段伟恒，冯韶辉，
申请(专利权)人：北京天防安全科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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