[发明专利]一种基于层次化时空特征学习的网络流量分类方法及装置有效
| 申请号： | 201711164948.0 | 申请日： | 2017-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN108200006B | 公开（公告）日： | 2020-12-18 |
| 发明（设计）人： | 王劲林;王伟;曾学文;叶晓舟 | 申请（专利权）人： | 中国科学院声学研究所;北京中科智网科技有限公司 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62;H04L12/24 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 陈霁 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种基于层次化时空特征学习的网络流量分类方法及装置，所述方法包括：通过第一神经网络获取网络流量数据的空间特征；通过第二神经网络获取所述网络流量数据的时序特征；根据所述空间特征和所述时序特征对所述网络流量进行分类。可得到比较全面准确的流量特征信息，能够有效提高网络流量分类能力；使用更好的流量特征集可以有效地降低误警率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 层次 时空 特征 学习 网络流量 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于层次化时空特征学习的网络流量分类方法，其特征在于，包括：通过第一神经网络获取网络流量数据的空间特征；通过第二神经网络获取所述网络流量数据的时序特征；根据所述空间特征和所述时序特征对所述网络流量进行分类。
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