一種基于深度學(xué)習(xí)的流量識(shí)別與特征提取方法
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN202010651188.1 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開（公告）號(hào) | CN111860628A | 公開（公告）日 | 2020-10-30 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN111860628A | 申請(qǐng)公布日 | 2020-10-30 |
| 分類號(hào) | G06K9/62(2006.01)I | 分類 | 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 劉暢 | 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 | 上海乘安科技集團(tuán)有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 蘇州創(chuàng)元專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 | 代理人 | 范晴;王凱 |
| 地址 | 200000上海市長寧區(qū)長寧路999號(hào)6樓 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的流量識(shí)別與特征提取方法，包括：數(shù)據(jù)包抓取，數(shù)據(jù)集建立，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立，模型訓(xùn)練，模型自習(xí)及優(yōu)化，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包特征提取。本發(fā)明充分利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)處理應(yīng)用上的良好性能，設(shè)計(jì)一種兼具快速和準(zhǔn)確的適合網(wǎng)絡(luò)報(bào)文處理的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。并利用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行流量分類預(yù)測(cè)，把結(jié)果中預(yù)測(cè)錯(cuò)誤和分類在正確類型下概率不足的數(shù)據(jù)包挑出來重新融入訓(xùn)練集訓(xùn)練模型，實(shí)現(xiàn)模型的自主優(yōu)化。利用類激活映射（Class Activation Mapping）的方法，對(duì)流量進(jìn)行特征提取，提取的特征字段可以使我們了解特定類型的數(shù)據(jù)包的特點(diǎn)，特征字段不僅可用于傳統(tǒng)的DPI技術(shù)，亦適用于已經(jīng)部署了DPI流量分類的應(yīng)用場(chǎng)景。?? |
