[发明专利]一种基于特征数据和深度学习的网络流量识别方法及系统在审
| 申请号： | 202111354668.2 | 申请日： | 2021-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN114338442A | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 赵曰峰;王若楠 | 申请（专利权）人： | 山东师范大学 |
| 主分类号： | H04L43/045 | 分类号： | H04L43/045;H04L43/0876;H04L41/147;H04L12/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 闫伟姣 |
| 地址： | 250014 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明属于互联网技术领域，提供了一种基于特征数据和深度学习的网络流量识别方法及系统，该方法包括如下步骤：获取待识别网络流量数据；对待识别网络流量数据进行预处理，得到特征数据；根据特征数据和训练好的神经网络模型进行服务类型分类，得到网络流量的服务类型；所述训练好的神经网络模型包括两层，第一层用于判断网络流量数据是否为Tor或VPN网络流量数据，第二层用于对Tor或VPN数据的网络流量数据进行分类；将网络流量的分类结果通过可视化界面展示，对网络流量的未来发展形式进行预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 数据 深度 学习 网络流量 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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