[发明专利]一种基于深度迁移学习的网络流量识别方法及装置有效
| 申请号： | 202011042795.4 | 申请日： | 2020-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN112235264B | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 王进;王丽宏;陈训逊;呼啸;肖佃艳;何跃鹰;李政;陈少鹏;俞宙;何清林;孙中豪;谷杰铭 | 申请（专利权）人： | 国家计算机网络与信息安全管理中心 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;H04L47/2483;H04L47/2441;H04L67/141;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 马敬;项京 |
| 地址： | 100029*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种基于深度迁移学习的网络流量识别方法及装置，涉及网络安全技术领域，可以识别新型网络流量。本发明实施例的技术方案包括：从待识别网络流量内提取前预设数量个数据包的报文信息和通信行为信息。然后计算待识别网络流量的报文信息和通信行为信息与各个类簇的聚类中心之间的距离，每个类簇包括一种类别的网络流量的报文信息和通信行为信息。在计算的距离中的最短距离小于预设距离时，获得最短距离对应的类簇的目标类别。再将报文信息对应的报文二维数据矩阵和行为信息对应的行为二维数据矩阵输入目标类别的网络流量识别模型，确定待识别网络流量是否为恶意流量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 迁移 学习 网络流量 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
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