[发明专利]一种基于信息熵的自适应网络流概念漂移检测方法在审
| 申请号： | 201910757563.8 | 申请日： | 2019-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN110445726A | 公开（公告）日： | 2019-11-12 |
| 发明（设计）人： | 安程治;李锐;段强 | 申请（专利权）人： | 山东浪潮人工智能研究院有限公司 |
| 主分类号： | H04L12/851 | 分类号： | H04L12/851 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 冯春连 |
| 地址： | 250100 山东省济南市高新*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于信息熵的自适应网络流概念漂移检测方法，涉及数据处理技术领域。针对随着时间推移以及不同网络环境引起的流特征变化导致的概念漂移问题，采用滑动窗口技术，针对新、旧数据流，将流特征属性离散化为若干个分支，并将多个流特征一同比较，通过统计各特征属性以及各分支的信息熵来比较新、旧数据流滑动窗口的差异，进行具体检测时，首先利用Hoeffding边界理论求得滑动窗口大小的阈值计算公式，随后利用Tie‑breaking方法确定滑动窗口的大小，再随后利用信息熵计算新、旧数据流滑动窗口的熵值，最后根据阈值和新旧窗口的信息熵差值来判定数据是否发生了概念漂移，由此可以有效的检测概念漂移并更新分类器，表现出较好的分类性能和泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 漂移 滑动窗口 信息熵 数据流 检测 自适应网络 特征属性 数据处理技术 边界理论 分类性能 判定数据 时间推移 特征变化 网络环境 阈值计算 分类器 更新 统计 表现 | ||
【主权项】：
1.一种基于信息熵的自适应网络流概念漂移检测方法，其特征在于,该方法采用滑动窗口技术，针对新、旧数据流，将流特征属性离散化为若干个分支，并将多个流特征一同比较，通过统计各特征属性以及各分支的信息熵来比较新、旧数据流滑动窗口的差异，从而在确定滑动窗口的大小后，利用信息熵进行概念漂移的检测。
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大于等于高优先级执行阈值
时，长期等待的低优先级任务升级到高优先级；h)使用高优先级队列执行任务。在不影响终端正常工作的前提下，支持终端参数同步任务的自适应优化调整，对终端参数同步的过程进行记录、管理，从而提高终端运行的可靠性。
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- 基于长短期记忆网络的V2ray流量识别方法-201910225762.4
- 罗森林;王帅鹏;潘丽敏 - 北京理工大学
- 2019-03-25 - 2019-07-05 - H04L12/851
- 本发明涉及基于长短期记忆网络的V2ray流量识别方法，属于计算机网络安全领域。主要为了解决基于卷积神经网络的方法将数据转化为图片后训练出模型的可解释性较差，且未利用到加密流量在时间序列特征的问题。本发明首先从交换机获取V2ray流量和普通流量的数据链路层数据包并对数据包进行标注，其次去除不包含有用信息和冗余的数据包；然后将可能对模型训练造成影响的字节置零，对数据包的长度进行调整；最后使用这些预处理过的数据训练长短期记忆网络。该方法无需进行特征提取和选择，对V2ray流量的时间序列关系进行了学习，具有较好的识别效果。
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