[发明专利]一种网络流量分类方法及系统在审
| 申请号： | 201810471903.6 | 申请日： | 2018-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN110505180A | 公开（公告）日： | 2019-11-26 |
| 发明（设计）人： | 陈晓;余树文;郭志川;唐政治 | 申请（专利权）人： | 中国科学院声学研究所 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06K9/62 |
| 代理公司： | 11472 北京方安思达知识产权代理有限公司 | 代理人： | 陈琳琳;王蔚<国际申请>=<国际公布>= |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种网络流量分类方法及系统，所述方法包括：步骤1)获取网络数据流；步骤2)将所述数据流转化为二维矩阵，提取二维矩阵的方向梯度直方图特征A1和局部二值模式直方图特征A2，并将A1和A2进行拼接形成线性可分特征；步骤3)将所述线性可分特征输入支持向量机模型实现网络流量的分类。本发明的方法通过将矩阵数据视作灰度图的方式，提取方向梯度直方图和局部二值模式两种纹理特征，将流量数据转换到线性可分空间，提高分类性能并提升流量分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 二维矩阵 二值模式 方向梯度直方图 支持向量机模型 网络流量分类 梯度直方图 网络数据流 直方图特征 分类性能 矩阵数据 流量分类 流量数据 数据流转 特征输入 提取方向 网络流量 纹理特征 灰度图 拼接 转换 分类 | ||
【主权项】：
1.一种网络流量分类方法，所述方法包括：/n步骤1)获取网络数据流；/n步骤2)将所述网络数据流转化为二维矩阵，提取二维矩阵的方向梯度直方图特征A1和局部二值模式直方图特征A2，并将A1和A2进行拼接形成线性可分特征；/n步骤3)将所述线性可分特征输入支持向量机模型实现网络流量的分类。/n
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