[发明专利]一种基于深度神经网络的流量分类方法、系统及电子设备有效
| 申请号： | 201911164170.2 | 申请日： | 2019-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN110896381B | 公开（公告）日： | 2021-10-29 |
| 发明（设计）人： | 叶可江;赵世林;纪书鉴;须成忠 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | H04L12/851 | 分类号： | H04L12/851;H04L12/24;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳市科进知识产权代理事务所(普通合伙) 44316 | 代理人： | 曹卫良 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种基于深度神经网络的流量分类方法、系统及电子设备。包括：对原始网络流量进行特征提取，生成各种类型的网络流数据，并根据网络日志对网络流数据进行标记，生成用于构建深度神经网络的数据集；其中，所提取的特征包括每条网络流的前向流、反向流、传输流三维特征；重构数据集结构，并通过重构的数据集训练CNN网络，所述CNN网络基于提取的三维特征，分别计算每条网络流中的前向流和反向流特征、前向流和传输流特征、反向流和传输流特征之间的相关系数矩阵，输出高维度的全局卷积特征；将所述CNN网络输出的全局卷积特征输入LSTM网络进行训练，并输出流量分类预测结果。本申请能够提高网络流量分类的精度和性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 流量 分类 方法 系统 电子设备 | ||
【主权项】：
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