[发明专利]一种提升不平衡恶意流量样本识别精度的双模态融合检测方法在审
| 申请号： | 202110853916.1 | 申请日： | 2021-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN113660220A | 公开（公告）日： | 2021-11-16 |
| 发明（设计）人： | 夏本辉;韩德志 | 申请（专利权）人： | 上海海事大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;H04L12/24;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海互顺专利代理事务所(普通合伙) 31332 | 代理人： | 成秋丽 |
| 地址： | 201306 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种提升不平衡恶意流量样本识别精度的双模态融合检测方法，包含以下步骤：对原始流量进行切分，将具有相同五元组特征的数据包合并为原始流；对于原始流，以其中的每个数据包为单位，分别提取出包头和有效载荷部分作为流量的空间和文本特征，重新合并为两条流样本；将包头样本的空间特征输入到模型I中，输出该模型对流量空间特征的概率分布；将有效载荷样本输入到模型II中，输出该模型对流量文本特征的概率分布；将所述双模态流量特征进行有效融合，输出原始流的类型预测结果。本发明从原始流量中充分学习空间与文本特征，并将双模态特征进行融合，相比于单模态方案，通过模态互补提高在不平衡数据集中对少数类别的识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 提升 不平衡 恶意 流量 样本 识别 精度 双模 融合 检测 方法 | ||
【主权项】：
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