[发明专利]一种网络流量识别方法及装置有效
| 申请号： | 201910036196.2 | 申请日： | 2019-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN109873774B | 公开（公告）日： | 2021-01-01 |
| 发明（设计）人： | 廖青;赵晶玲;李天琦;刘月 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | H04L12/851 | 分类号： | H04L12/851 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 丁芸;项京 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供的一种网络流量识别方法及装置，方法包括：在接收当前数据流完成的情况下，提取当前数据流中数据包包头的数据，作为第一样本；将第一样本输入半监督模型，利用半监督模型输出第一样本的类别及第一样本是否位于簇的边界距离内的结果；在第一样本是位于簇的边界距离内的结果情况下，如果第一样本是新类别的样本，则在预设的机器识别模型的输出节点中增加一个输出节点，将增加输出节点后的机器识别模型作为在线识别模型；然后识别当前数据流后的下一个数据流的类别。相比于现有技术，本发明实施例更改机器识别模型的结构，使用更改结构后的机器学习模型识别当前数据流后的下一个的数据流的类别，可以提高识别数据流的类别实时性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 网络流量 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种网络流量识别方法，其特征在于，应用于服务器，所述方法包括：在接收当前数据流完成的情况下，提取所述当前数据流中数据包的包头数据，作为第一样本；将所述第一样本输入半监督模型，利用所述半监督模型输出所述第一样本的类别及第一样本是否位于簇的边界距离内的结果；所述半监督模型是利用第一训练样本集训练得到且包含已获得包头数据的类别与第一训练样本集中其余样本的分布关系；所述第一训练样本集中包含与至少一个有类别标签的样本；所述分布关系决定所述有类别标签的样本是否位于簇的边界距离内的结果；在所述第一样本是位于簇的边界距离内的结果情况下，如果所述第一样本是新类别的样本，则在预设的机器识别模型的输出节点中增加一个输出节点，将增加输出节点后的所述机器识别模型作为在线识别模型；使用所述在线识别模型，识别当前数据流后的下一个数据流的类别。
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