[发明专利]一种基于小样本机器学习的匿名网络流量分类方法在审
| 申请号： | 202211592847.4 | 申请日： | 2022-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN115913992A | 公开（公告）日： | 2023-04-04 |
| 发明（设计）人： | 周强;王良民;路通;朱会娟;冯丽;宋香梅;申屠浩 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | H04L41/14 | 分类号： | H04L41/14;G06F18/214;G06F18/2415;G06F18/232;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/0464;H04L47/2441 |
| 代理公司： | 南京华恒专利代理事务所(普通合伙) 32335 | 代理人： | 宋方园 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于小样本机器学习的匿名网络流量分类方法，将采集的流量数据与待分类的数据通过深度神经网络映射到特征空间，原始标注数据用于深度分类模型预训练，少量新采集的标注数据用于在特征空间中计算流量数据特征的类别中心，以该类别中心作为待分类目标流量数据的聚类中心进行聚类，对待分类的目标流量数据赋予伪标签，通过优化原始标注流量数据的和目标伪标注数据的分类损失函数，完成原始标注数据的知识迁移，从而降低数据时效对模型的影响，消除因数据时效性带来的训练数据和待分类数据分布差异问题。本发明解决了由于匿名系统更新而导致原始采集的流量序列数据时效性降低，从而使得匿名网络流量分类算法性能下降的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 样本 机器 学习 匿名 网络流量 分类 方法 | ||
【主权项】：
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