[发明专利]一种基于规则优化的P2P流量混合识别方法有效
| 申请号： | 201910978511.3 | 申请日： | 2019-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN111079778B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 刘怡俊;吴荣华;叶武剑;王峰;李学易 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06F18/2431 | 分类号： | G06F18/2431;G06N3/0464;G06N3/09;H04L67/1074;H04L67/1001;H04L9/40 |
| 代理公司： | 广东广信君达律师事务所 44329 | 代理人： | 杨晓松 |
| 地址： | 510062 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于规则优化的P2P流量混合识别方法，在保证准确率的前提下，先识别出一部分流量，减少了后面计算量大的识别过程要处理的数据，避免不必要的计算，达到降低系统开销的效果。另外，由于深度学习分类器的识别效果，不能达到完全识别和完全正确，因此，本发明利用多规则的优化，弥补深度学习分类器的缺点，提高分类精度。最后，本发明基于规则优化建立的混合识别模型非常灵活，要识别新的流量类别，只需要训练新的二分类器，添加到深度学习的细粒度分类器即可。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 规则 优化 p2p 流量 混合 识别 方法 | ||
【主权项】：
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