[发明专利]一种基于协作学习的网络异常流量识别与分类方法有效
| 申请号： | 202110536592.9 | 申请日： | 2021-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN113255884B | 公开（公告）日： | 2022-08-19 |
| 发明（设计）人： | 吕丁阳;成姝燕;王汝传;徐鹤;李鹏;朱枫 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;H04L9/40 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 王素琴 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明是一种基于协作学习的网络异常流量识别与分类方法，包括如下步骤：1各个参与方对已抓取的DDoS攻击流量数据进行预处理；2协调服务器初始化模型的参数，并设定协作学习的超参数，包括协调方与参与方之间的通信轮次、每轮中参与方的训练次数；3协调服务器组织各个参与方的训练，在每一通信轮次中，各参与方使用本地数据集训练一CNN模型，协调方负责聚合各参与方的模型并将聚合后的模型发送给各参与方以进行下一轮的训练；4在模型收敛后，协调方将最终的模型发送给各参与方，用于DDoS流量的识别与分类。该方法使用深度学习挖掘DDoS流量数据特征与攻击类型之间的关系，利用协作学习技术，充分利用各个终端的数据训练模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 协作 学习 网络 异常 流量 识别 分类 方法 | ||
【主权项】：
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