[发明专利]基于深度学习的物联网应用流量检测方法有效
| 申请号： | 202010216286.2 | 申请日： | 2020-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN111526099B | 公开（公告）日： | 2022-08-16 |
| 发明（设计）人： | 陈铭松;夏珺;江岚;黄红兵;周亮;马言悦;焦阳 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学 |
| 主分类号： | H04L47/2441 | 分类号： | H04L47/2441;G06N3/04;H04L47/2483;H04L9/40;H04L41/14;H04L61/4511 |
| 代理公司： | 上海蓝迪专利商标事务所(普通合伙) 31215 | 代理人： | 徐筱梅;张翔 |
| 地址： | 200241 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的物联网应用流量检测方法，该方法将物联网设备上的流量数据包通过Wireshark进行结构化数据存储，通过使用Split Cap工具进行Pcap流量包的切割与筛选，得到流量包的不同切割样本，再将片段大小不同的流量数据转换成为二进制图文件表示，通过深度学习方法即可获取较为精确的应用流量识别。该方法主要包括：流量包数据筛选，Pcap文件的编码切割，结构化流量数据包的图转换以及卷积神经网络的应用流量识别。通过本发明可以自动化的抓取并识别物联网设备中的应用数据包，为访问物联网设备的流量追踪溯源提供了强有力的支撑，极大地提高了物联网设备的安全性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 联网 应用 流量 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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