[发明专利]一种网络流量分类方法有效
| 申请号： | 201811535347.0 | 申请日： | 2018-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN109726744B | 公开（公告）日： | 2020-11-10 |
| 发明（设计）人： | 赵世林;叶可江;须成忠 | 申请（专利权）人： | 深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市诚辉律师事务所 11430 | 代理人： | 范盈 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请属于网络流量管理技术领域，特别是涉及一种网络流量分类方法。随着未知流量的多变化和复杂化，已存在的分类方法在特征提取模块和分类算法模块却不能达到很好的分类效果；不能精确检测和识别出未知流量。本申请提供了一种网络流量分类方法，采集网络流量样本数据；对样本数据进行预处理，得到样本数据集；对样本数据打标签，得到标签数据集；将有标签的数据集和未知标签的数据集整合，得到混合训练数据集；对标签数据集的网络流进行分层协议特征提取，得到特征流数据集；采用聚类算法对混合训练数据集和特征流数据集进行训练建模和测试验证；输出分类结果。能充分利用网络流间关联信息，经过训练，对未知流量进行精准的分类和识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 网络流量 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种网络流量分类方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：步骤1、采集网络流量样本数据；步骤2、对样本数据进行预处理，得到样本数据集；步骤3、对所述样本数据集中的样本数据打标签，得到标签数据集；步骤4、将所述标签数据集和未知标签数据集整合，得到混合训练数据集；步骤5、对所述标签数据集的网络流进行分层协议特征提取，得到特征流数据集；步骤6、采用聚类算法对所述混合训练数据集和所述特征流数据集进行训练建模和测试验证；步骤7、输出分类结果。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于深圳先进技术研究院，未经深圳先进技术研究院许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201811535347.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
