[发明专利]一种神经网络增量学习方法及装置在审
| 申请号： | 201911014149.4 | 申请日： | 2019-10-23 |
| 公开（公告）号： | CN110782014A | 公开（公告）日： | 2020-02-11 |
| 发明（设计）人： | 王明辉;张洋;张鸿源 | 申请（专利权）人： | 新华三信息安全技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;H04L12/933 |
| 代理公司： | 11415 北京博思佳知识产权代理有限公司 | 代理人： | 杨春香 |
| 地址： | 230088 安徽省合肥市高新区*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提供一种神经网络增量学习方法及装置，该方法包括：接收待处理报文；对所述待处理报文进行数据流特征提取，并基于所提取的数据流特征，利用预测神经网络确定对应的应用分类；以及，保存部分待处理报文，并基于所述部分待处理报文，利用入侵防御系统IPS软件，识别所述部分待处理报文对应的应用分类；基于所述部分待处理报文对应的应用分类，以及所述部分待处理报文的数据流特征，生成训练样本；利用所述训练样本，对所述预测神经网络进行训练，以确定新的模型参数；当确定满足预设条件时，触发所述预测神经网络加载所述新的模型参数。应用本发明实施例可以保证网络模型的预测准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 待处理报文 神经网络 数据流特征 应用分类 预测 模型参数 训练样本 入侵防御系统 网络模型 预设条件 增量学习 准确率 触发 加载 保存 应用 保证 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络增量学习方法，应用于智能交换机，其特征在于，所述方法包括：/n接收待处理报文；/n对所述待处理报文进行数据流特征提取，并基于所提取的数据流特征，利用预测神经网络确定对应的应用分类；以及，/n保存部分待处理报文，并基于所述部分待处理报文，利用入侵防御系统IPS软件，识别所述部分待处理报文对应的应用分类；基于所述部分待处理报文对应的应用分类，以及所述部分待处理报文的数据流特征，生成训练样本；/n利用所述训练样本，对所述预测神经网络进行训练，以确定新的模型参数；/n当确定满足预设条件时，触发所述预测神经网络加载所述新的模型参数。/n
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