[发明专利]网络流量识别方法、系统、装置及计算机可读存储介质在审
| 申请号： | 201910412691.9 | 申请日： | 2019-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN110012035A | 公开（公告）日： | 2019-07-12 |
| 发明（设计）人： | 李光平;蔡伟鹏;何雨毅 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 510060 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种网络流量识别方法、系统、装置及计算机可读存储介质，包括：获取网络流量数据，得到流量数据包；利用流量数据包中的分组概要信息生成分组字节矩阵；利用预先训练而成的僵尸流量识别模型对分组字节矩阵进行识别，判断分组字节矩阵对应的流量数据包是否为僵尸流量，得到分类结果；本申请将流量数据包进行处理，将其特征转换为分组字节矩阵，将分组字节矩阵充当二维图片，使得基于卷积神经网络，预先训练出僵尸流量识别模型，能够识别出分组字节矩阵，并从中提取出特征进行识别，最后输出包括分组字节矩阵是否对应僵尸流量数据包的分类结果，实现自动对网络中的流量数据包自动进行分类，在确保准确性的前提下，大大提高了分类效率。 | ||
| 搜索关键词： | 矩阵 流量数据包 分组 计算机可读存储介质 网络流量识别 分类结果 流量识别 卷积神经网络 网络流量数据 二维图片 分类效率 概要信息 特征转换 申请 输出 分类 网络 | ||
【主权项】：
1.一种网络流量识别方法，其特征在于，包括：获取网络流量数据，得到流量数据包；利用所述流量数据包中的分组概要信息生成分组字节矩阵；利用预先训练而成的僵尸流量识别模型对所述分组字节矩阵进行识别，判断所述分组字节矩阵对应的所述流量数据包是否为僵尸流量，得到分类结果；其中，所述僵尸流量识别模型为基于卷积神经网络算法，利用历史分组字节矩阵对原始僵尸流量识别模型进行训练而成的。
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