[发明专利]基于权重网络模型的深度包检测方法在审
| 申请号： | 202211505168.9 | 申请日： | 2022-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN115801605A | 公开（公告）日： | 2023-03-14 |
| 发明（设计）人： | 邢毅;董晟;王庆;石国良 | 申请（专利权）人： | 上海叠念信息科技有限公司 |
| 主分类号： | H04L41/16 | 分类号： | H04L41/16;H04L41/147;H04L43/00 |
| 代理公司： | 河南博恒知识产权代理事务所(普通合伙) 41219 | 代理人： | 张飞航 |
| 地址： | 201108 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于权重网络模型的深度包检测方法，包括如下步骤：S1：概念：权重网络是基于机器学习模型；S2：特征图分析：以微软应用TEAMS为例，先形成特征图；S3：特征映射：通过特征图已经明确了私有协议的特征，之后就需要将这些特征从概率的形式转化为权重的形式；S4：模型计算：根据模型的字节位置(横坐标)和字节数值(纵坐标)生成横纵坐标。权重网络模型是通过大量数据的累积后进行训练的，很好的继承了机器学习的优点，避免了特征码出现偶然性的问题，相较于机器学习相比有以下几大优点：①算力消耗少；②不需要额外的库，减少了对uCPE存储空间的占用；③更新迭代容易；④训练成本低。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 权重 网络 模型 深度 检测 方法 | ||
【主权项】：
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