[发明专利]一种基于类敏感特征提取的不均衡网络流量分类方法和系统在审
| 申请号： | 202111192489.3 | 申请日： | 2021-10-13 |
| 公开（公告）号： | CN114036357A | 公开（公告）日： | 2022-02-11 |
| 发明（设计）人： | 李镇;熊刚;郭煜;苟高鹏;石俊峥;夏葳 | 申请（专利权）人： | 中国科学院信息工程研究所 |
| 主分类号： | G06F16/906 | 分类号： | G06F16/906;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 邱晓锋 |
| 地址： | 100093 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于类敏感特征提取的不均衡网络流量分类方法和系统。该方法的步骤包括：对原始不均衡流量数据中的每一条流进行向量化表示，得到向量化的流量数据集；采用神经网络进行类敏感特征学习，从通道层面学习得到对不同类别具有不同敏感度的特征表示；采用非局部机制将不同位置上的特征表示进行融合，得到重构后的流量特征表示；将重构后的流量特征表示输入分类器以进行网络流量分类。本发明无需任何数据预处理操作，也不需要对特征进行选择，避免了引入噪声或丢失流量信息；本发明可以针对每个类别学习最适合的特征表示，能够有针对性地提高少数类的表现，对不同任务场景所需要的不同初始特征具有鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 敏感 特征 提取 均衡 网络流量 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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