[发明专利]高速网络环境下基于深度学习的网络流量识别模型在审
申请号: | 202010796424.9 | 申请日: | 2020-08-10 |
公开(公告)号: | CN111931846A | 公开(公告)日: | 2020-11-13 |
发明(设计)人: | 董仕 | 申请(专利权)人: | 周口师范学院 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06N3/04;H04L29/06 |
代理公司: | 郑州豫原知识产权代理事务所(普通合伙) 41176 | 代理人: | 李天丽 |
地址: | 466001 河南省周*** | 国省代码: | 河南;41 |
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摘要: | 本发明公开的属于网络流量分类技术领域,具体为高速网络环境下基于深度学习的网络流量识别模型,其包括:交换机、控制器、流量采集模块、网络流特征提取选择模块、网络流识别模块、深度学习模块、训练样本库和输出模块,所述交换机信号连接有控制器,所述控制器电性连接有流量采集模块,所述流量采集模块信号连接有网络流特征提取选择模块,所述网络流特征提取选择模块电性连接有网络流识别模块,所述网络流识别模块电性连接有深度学习模块和训练样本库。该高速网络环境下基于深度学习的网络流量识别模型,分类效果更好,可以及时有效的划分网络流量,实现细粒度管控,学习能力更强,处理速度更快。 | ||
搜索关键词: | 高速 网络 环境 基于 深度 学习 网络流量 识别 模型 | ||
【主权项】:
暂无信息
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