[发明专利]一种APP流量自动识别模型构建方法有效
| 申请号： | 201810346473.5 | 申请日： | 2018-04-17 |
| 公开（公告）号： | CN108650195B | 公开（公告）日： | 2021-08-24 |
| 发明（设计）人： | 蒋言;李维;杨铃;张先勇;汪洋;彭艳兵;李华蓉 | 申请（专利权）人： | 南京烽火星空通信发展有限公司 |
| 主分类号： | H04L12/859 | 分类号： | H04L12/859;H04L12/851;G06F8/74;G06F8/75;G06K9/62;H04L29/12 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 杨海军 |
| 地址： | 210019 江苏省南京市建*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种APP流量自动识别模型构建方法，包括：获取APP的应用程序包；由应用程序包获取APP的服务器IP地址；由IP地址进行设定时间段内的流量精准筛选，获取APP流量自动识别模型建立所需的训练数据；由训练数据构建特征选取方法和学习过程；为每个APP构建一个对应的二分类器，对于未知类别的流量数据，经数据预处理之后放入二分类器，输出概率最高的APP类别，判断为该未知流量的APP类别。本发明极大的减少人工提取特征的过程，可实现通过已知类别流量数据的学习而完成对未知流量数据类别判定的目标。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 app 流量 自动识别 模型 构建 方法 | ||
【主权项】：
1.一种APP流量自动识别模型构建方法，其特征在于，所述方法的具体步骤包括：步骤一、获取APP的应用程序包；步骤二、由上述应用程序包获取APP的服务器IP地址；步骤三、由上述IP地址进行设定时间段内的流量精准筛选，获取APP流量自动识别模型建立所需的训练数据；步骤四、由上述训练数据构建特征选取方法和学习过程；步骤五、为每个APP构建一个对应的二分类器，对于未知类别的流量数据，经数据预处理之后放入二分类器，输出概率最高的APP类别，判断为该未知流量的APP类别。
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