[发明专利]一种基于卷积神经网络的数据包分类方法及系统有效
| 申请号： | 201911081715.3 | 申请日： | 2019-11-07 |
| 公开（公告）号： | CN111026917B | 公开（公告）日： | 2021-07-20 |
| 发明（设计）人： | 谢高岗;张昕怡;张鹏豪 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06F16/901 | 分类号： | G06F16/901;G06F16/906;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 | 代理人： | 王勇 |
| 地址： | 100190 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于卷积神经网络的数据包分类方法及系统。所述方法包括对于训练规则集中的每个规则集进行归并，形成多种归并方案，基于性能评估确定训练规则集中各个规则集的最优归并方案；将训练规则集的各个规则集以及目标规则集的前缀组合分布转换成图像，以的图像和对应最优归并方案为特征训练卷积神经网络模型；基于图像相似性对目标规则集分类，构建相应哈希表，用于数据包分类。本发明的方法可以显著提升数据包查找性能，提升数据包查找速度，并提升规则的更新速度。本发明的系统通过在线系统与离线系统的相互协作，能够保证在线系统实现数据包的高效查找以及规则集快速更新，并且可以监测规则集的更新，始终反映网络的最新状态。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 数据包 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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