[发明专利]一种基于多通道卷积神经网络的高效网络流量识别方法有效
| 申请号： | 201911345503.1 | 申请日： | 2019-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN111200564B | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 张琬茜;齐恒;李克秋;王军晓 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | H04L47/2483 | 分类号： | H04L47/2483;H04L47/22;G06N3/04 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 梅洪玉;刘秋彤 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 一种基于多通道卷积神经网络的高效网络流量识别方法，属于计算机网络和机器学习的交叉领域。首先对我们要识别的流量进行预处理操作，根据流量数据的结构信息对其进行划分，将数据划分成六个部分；其次，将六个部分字节长度跟阈值作比较，以多通道的形式送入网络；最后，通过预先用数据集训练好的卷积网络对流量进行识别。本发明的优势在于通过多通道的方式，有效的提高了计算效率，从而降低了识别时间，使得流量识别更加高效。本方法更适用于解决当前新应用层出不穷的互联网环境下的大型流量检测问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 通道 卷积 神经网络 高效 网络流量 识别 方法 | ||
【主权项】：
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