[发明专利]网络流早期分类有效
| 申请号： | 201580083836.5 | 申请日： | 2015-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN108141377B | 公开（公告）日： | 2020-08-07 |
| 发明（设计）人： | 亚历山大·阿列克谢耶维奇·谢罗夫;瓦列里·尼古拉耶维奇·格卢霍夫 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24;H04L12/26 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出一种网络流早期分类方法。所述方法包含训练阶段，包括：捕获全长训练网络流；为捕获的全长训练网络流分配类别；在全长训练网络流上训练预测模型；从全长训练网络流中获取截断训练网络流；将在全长训练网络流上训练的预测模型应用于截断训练网络流，以获取多个训练类别；将使用截断训练网络流上的预测模型预测的训练类别与分配类别进行比较；以及通过考虑训练类别和分配类别的比较，在截断训练网络流上训练校正模型。预测阶段包括：接收未分类网络流的前几个包，所述未分类网络流是早期分类的对象；从未分类网络流中获取截断未分类网络流；将预测模型应用于截断未分类网络流，并输出预测模型分类结果；通过考虑预测模型分类结果，将校正模型应用于截断未分类网络流，并输出校正模型分类结果；以及合并校正模型分类结果以做出对未分类网络流的最终预测。 | ||
| 搜索关键词： | 网络 早期 分类 | ||
【主权项】：
一种网络流早期分类方法，其特征在于，所述方法包括训练阶段(101)和预测阶段(111)，所述训练阶段(101)包括：捕获(102)全长训练网络流；为所述捕获的全长训练网络流分配(103)类别(c)；在所述全长训练网络流上训练(104)预测模型；从所述全长训练网络流中获取(105)截断训练网络流；将在所述全长训练网络流上训练的所述预测模型应用(106)于所述截断训练网络流，以获取多个训练类别![]()
将使用所述截断训练网络流上的所述预测模型预测的训练类别![]()
与所述分配类别(c)进行比较(107)；以及通过考虑所述训练类别![]()
和所述分配类别(c)的比较，在所述截断训练网络流上训练(108)校正模型；以及所述预测阶段(111)包括：接收(112)未分类网络流的前几个包，所述未分类网络流是早期分类的对象；从所述未分类网络流中获取(113)截断未分类网络流；将所述预测模型应用(114)于所述截断未分类网络流，并输出预测模型分类结果![]()
通过考虑所述预测模型分类结果![]()
将所述校正模型应用(115)于所述截断未分类网络流，并输出校正模型分类结果；以及合并(116)所述校正模型分类结果以做出对所述未分类网络流的最终预测。
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