[发明专利]一种基于深度自编码器的未知网络流量识别方法及系统有效
| 申请号： | 201911321413.9 | 申请日： | 2019-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN111144470B | 公开（公告）日： | 2022-12-16 |
| 发明（设计）人： | 张永铮;赵树园;桑亚飞;常鹏 | 申请（专利权）人： | 中国科学院信息工程研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;H04L47/2483;H04L47/2441 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 安丽 |
| 地址： | 100093 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度自编码器的未知网络流量识别方法及系统，以原始网络数据流为输入，首先利用n‑gram嵌入对网络数据包中负载的前m个字节进行向量化处理，得到不同维度的数据包向量；然后利用深度自编码器算法对不同维度的数据包向量进行训练并得到特征提取模型,利用该模型完成对网络数据包向量的特征提取，得到优化的网络数据包特征，并将不同维度的特征进行连接，得到网络数据包的最终特征向量；最后基于k‑means聚类算法对未知网络流量进行聚类分析，得到未知流量聚类模型，实现对于实时网络中未知流量的识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 编码器 未知 网络流量 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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