[发明专利]一种面向大规模加密网络流量的混合粒度训练及分类方法有效
| 申请号： | 202110623165.4 | 申请日： | 2021-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN113079069B | 公开（公告）日： | 2021-09-17 |
| 发明（设计）人： | 徐小龙;戴建邦 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | H04L12/26 | 分类号： | H04L12/26;H04L12/24;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32272 | 代理人： | 刘小莉 |
| 地址： | 210003 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向大规模加密网络流量的混合粒度训练及分类方法，包括，获取待识别的加密网络流量进行预处理，得到样本向量；将所述样本向量输入至预设训练的目标网络模型中，输出得到一个预测序列；提取所述预测序列最后一个预测向量，所述预测向量中元素值代表流量属于各个分类的最终预测值；基于提取出的所述预测向量，选取其中最大的预测值的分类作为所述加密网络流量最终的分类标签。本发明提出的训练方式，结合提出的模型特征，和预处理方法，仅需要从流中抽取少量的数据，即可通过流中的数据的特征判断所属流的类别，该方法不需要专家进行手动特征设计，在多个真实网络数据集的测试中，表现高于基于传统机器学习的识别方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 大规模 加密 网络流量 混合 粒度 训练 分类 方法 | ||
【主权项】：
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