[发明专利]非对称卷积网络的流量检测模型的训练方法及检测方法有效
| 申请号： | 201911265846.7 | 申请日： | 2019-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN111092873B | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 纪书鉴;叶可江;赵世林;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： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;H04L1/00;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳市铭粤知识产权代理有限公司 44304 | 代理人： | 孙伟峰 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种非对称卷积网络的流量检测模型的训练方法及检测方法，所述非对称卷积网络的流量检测模型包括非对称卷积自编码网络和分类网络，该训练方法包括：构建对称卷积自编码网络，所述对称卷积自编码网络包括编码网络和解码网络；利用训练样本对所述对称卷积自编码网络进行训练；将训练完成的所述对称卷积自编码网络中的解码网络去除，得到非对称卷积自编码网络；利用所述非对称卷积自编码网络提取训练样本的抽象特征，并利用抽象特征训练分类网络，以完成非对称卷积网络的流量检测模型的训练。相对于现有的检测模型具有更高的检测准确率和更低的误报率，检测模型只保留了编码网络，从而让模型更加轻便且更易于特征提取，节省开销。 | ||
| 搜索关键词： | 对称 卷积 网络 流量 检测 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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