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公布日期
2019-09-10 公布专利
2019-09-06 公布专利
2019-09-03 公布专利
2019-08-30 公布专利
2019-08-27 公布专利
2019-08-23 公布专利
2019-08-20 公布专利
2019-08-16 公布专利
2019-08-13 公布专利
2019-08-09 公布专利
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一种基于BP神经网络进行流量识别的方法有效

申请号: CN201410382172.X 全文下载
申请日: 2014-08-06 公开/公告日: 2014-11-12
公开/公告号: CN104144089A 主分类号: H04L12/26
申请/专利权人: 山东大学
发明/设计人: 刘琚;王晓明;郑丽娜;彭寿钧;郭志鑫;马衍庆;孙国霞
分类号: H04L12/26
搜索关键词: 一种 基于 bp 神经网络 进行 流量 识别 方法
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【摘要】:
发明通过获取简单的数据包包头信息生成特征值,从中选择合适的特征值作为BP神经网络的输入,得到样本训练集,然后实施抓取网络数据流提取特征作为BP神经网络的输入进行实时识别。时间窗的方法提取的特征值具有可扩展性且易于实现。选择三层的神经网络作为实现方案,通过粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)寻找具有全局最优特性的初始化权值,BP神经网络采用分布、并行的网状结构进行训练学习,使其容错性更高,处理速度更快,可以更好的完成实时识别。同时,BP神经网络是通过全局寻优的方式进行训练的,因此也具有很高的泛化能力,可以应对未来更复杂和多样的网络环境。
 
【主权项】:
一种基于BP神经网络的网络应用实时识别方法,包括BP神经网络的离线训练和在线实时识别两部分,该方法包括以下步骤:BP神经网络的离线训练部分:步骤1:在不同网络状况和不同时间段对网络流量进行抓包采集;步骤2:获取样本集,对网络数据包的包数、包长、IP地址、传输协议以及上下行流量比进行统计;步骤3:在获取的样本集中进行抽样,得到网络应用正常运行的样本;步骤4:获取特征值,根据时间窗口法,从任意时间点开始,设定一段时间,根据该段时间内连续采集的网络流量与平均值的偏离程度,将高于平均值1.6倍的流量称为“峰值区”,处于平均值0.6~1.4倍区间的流量称为“稳定区”,由此时间段内的网络流量生成多种特征值;步骤5:采用粒子群算法优化初始化权值,用BP神经网络的方法对得到的特征值进行训练学习,生成训练样本集;BP神经网络的网络应用在线实时识别部分:步骤1:在不同网络状况和不同时间段对网络流量进行采集;步骤2:获取样本集,对网络数据包的包数、包长、IP地址、传输协议以及上下行流量比进行统计;步骤3:采用BP神经网络的离线训练部分的步骤(4)相同的方法生成多种特征值;步骤4:将特征值作为BP神经网络的输入,根据样本训练集的结果进行分类识别从而得到识别结果。
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