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[发明专利]一种基于PSO-Welsch-Ridge的异常检测方法及装置-CN202110264297.2在审
发明人：黄祺;唐明珠;付湘皖 -专利权人：湖南交通职业技术学院;长沙理工大学
申请日： 2021-03-11 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于PSO‑Welsch‑Ridge的交通流量异常检测方法，提高了交通流量异常检测的预测性能，能够有效的缓解交通拥堵问题。方法包括：先获取交通流量历史数据，对交通流量历史数据进行数据预处理得到训练样本集；根据训练样本集构建鲁棒岭回归Welsch‑Ridge模型；基于粒子群优化PSO算法对Welsch‑Ridge模型进行优化，训练得到PSO‑Welsch‑Ridge模型；粒子群优化PSO算法在每轮迭代中保留前N个对应适应度值表现好的粒子，降低陷入局部最优的风险；获取交通流量待检测数据的待检测样本集；通过待检测样本集及PSO‑Welsch‑Ridge模型，计算得到交通流量预测结果；根据交通流量预测结果及交通流量实际结果，得到PSO‑Welsch‑Ridge模型的交通流量异常检测结果。
一种基于 pso welsch ridge 异常检测方法装置

[发明专利]一种基于统计特征的有噪网络流量分类建模方法-CN201510521906.2有效
发明人：王斌锋;张军;张自力;夏大文 -专利权人：西南大学
申请日： 2015-08-24 - 公布日： 2018-08-17 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于统计特征的有噪网络流量分类建模方法，它包括：网络数据采集处理，从网络流量监测站实时提取网络流量数据，并对网络流量数据进行预处理；建立网络流量噪声判断模型并清除网络流量数据中的噪声；建立网络流量噪声容忍模型；建立鲁棒的分类模型步骤5、采用随机森林的分类方法，把在线网络流量数据作为测试集，利用鲁棒的分类模型进行分类；解决了现有技术对大数据网络流量分类存在的大量样本内容与所标记的类别不符，这些噪声样本会使训练样本中类别概念模糊，其提供的分类经验知识不足，导致分类器构建的分类决策不明确，从而对测试样本所属类别进行误判，影响最终的分类性能等技术问题。
一种基于统计特征网络流量分类建模方法

[发明专利]网络流量检测方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202011618574.7有效
发明人：徐海兵;郭久明 -专利权人：迈普通信技术股份有限公司
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： H04L12/26 文献下载
摘要：本申请提供一种网络流量检测方法、装置、电子设备及可读存储介质。方法包括：获取训练数据集，训练数据集包括多组样本数据，每组样本数据包括与多个时间序列对应的网络流量数据，多组样本数据中的部分组样本数据的网络流量数据包括数据特征及基于白噪声得到的数据标签；利用训练数据集训练神经网络模型，得到经过训练的神经网络模型，用于预测当前时刻之后的目标时刻的流量数据。由于训练数据集的样本数据中，包括基于白噪声得到的数据标签，如此，可以丰富样本数据的多样性，从而有利于提高训练后的神经网络模型所预测的网络流量峰值的准确性和可靠性，改善因样本数据分布单一而使得神经网络模型预测的准确性和可靠性低的问题
网络流量检测方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]一种基于对抗生成网络流量增强的不均衡流量分类方法和系统-CN202111192487.4在审
发明人：熊刚;李镇;郭煜;崔明鑫;徐安林;管洋洋 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2021-10-13 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06F16/906 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于对抗生成网络流量增强的不均衡流量分类方法和系统。该方法在原始的不平衡流量数据集上预训练一个经验最优的网络作为分类器的初始状态；然后对生成器、判别器和分类器进行同步训练；生成器对少数类流量进行过采样以生成流量样本，并输入判别器和分类器；判别器判断输入的流量样本是真实数据还是生成器生成的数据，并反馈给生成器以帮助其进行优化学习；分类器对网络流量进行分类并将分类结果反馈至生成器，使生成器生成更符合对应类别样本分布的流量样本；训练完成后分类器的输出结果即为不均衡流量分类结果。本发明避免了使用通用过采样算法造成的不适用于流量数据的弊端，可以在真实网络环境中实现对不均衡流量的有效分类。
一种基于对抗生成网络流量增强均衡流量分类方法系统

[发明专利]网络流量数据的抽取方法及装置-CN202110734331.8有效
发明人：杨杨;高志鹏;郭义豪;赵斌男;郭少勇;王臻;赵龙军;李恒;陆继钊;孟慧平;董刚松 -专利权人：北京邮电大学;中国雄安集团数字城市科技有限公司;国网河南省电力公司信息通信公司
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明提供一种网络流量数据的抽取方法及装置，方法包括：根据原始网络流量数据集中样本的样本密度信息，确定样本所属类别的类密度信息；根据所述类密度信息，确定样本信息量和类信息量；根据所述样本信息量和所述类信息量，确定抽取的代表样本集。本发明通过根据原始网络流量数据集中的样本的信息携带量来计算类的信息携带量，依照样本信息量和类信息量来抽取用于合成的代表样本，解决了只依靠多数类和少数类的数量比难以表明两者之间信息不平衡的问题。
网络流量数据抽取方法装置

[发明专利]一种基于混沌神经网络的河道流量监测数据质量控制方法-CN201810202840.4在审
发明人：邱超;丁涛;王淑英;谢丽华;何默为;元晓华 -专利权人：浙江省水文局;中国计量大学
申请日： 2018-03-13 - 公布日： 2018-09-07 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混沌神经网络的河道流量监测数据质量控制方法，包括以下步骤：a、将历史流量数据按时间顺序排序得到时间序列数据；b、将时间序列数据进行归一化处理；c、计算最佳时滞τ和最优嵌入维数m，将一维的时间序列数据转化为多维空间样本数据；d、将多维空间样本数据按比例分为多维空间训练样本数据和测试样本数据；e、利用多维空间训练样本数据训练和构建GMDH神经网络，利用多维空间测试样本数据对GMDH神经网络进行测试，得到GMDH神经网络模型；f、对河道流量监测数据异常值进行检测；g、检查当天24小时内数据的完整度；h、将修正后的河道流量监测数据入库。本发明具有能够提高河道流量监测数据质量的特点。
多维空间河道流量监测数据时间序列数据测试样本数据混沌神经网络训练样本数据神经网络样本数据质量控制历史流量数据神经网络模型归一化处理嵌入维数时间顺序最佳时滞完整度构建排序入库修正测试检测转化检查

[发明专利]一种基于双通道时空特征融合的网络入侵检测方法-CN202210672884.X在审
发明人：苏新;张桂福;成振 -专利权人：河海大学
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双通道时空特征融合的网络入侵检测方法，包括：从监控网络中收集网络流量数据，生成待检测样本集；对生成的待检测样本集中的字符型特征进行one‑hot编码，并对待检测样本的所有特征进行Min‑Max归一化，得到预处理完的待检测样本集；将预处理完的待检测样本输入到训练好的双通道时空特征融合网络进行检测，得到待检测样本的检测结果；若检测的结果为攻击流量数据，则对监控网络中的数据来源进行隔离，并通知管理员，若检测的结果为正常流量数据，则允许该流量正常通过。本发明能够有效提取网络流量数据的空间特征和时序特征，并降低入侵检测模型的复杂性，具有更好的特征表示能力和更高的检测率。
一种基于双通道时空特征融合网络入侵检测方法

[发明专利]一种加密流量数据的小样本分类方法-CN202211080669.7在审
发明人：顾纯祥;李霁;张协力;陈熹;石雅男;郑永辉 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2022-09-05 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明的一种加密流量数据的小样本分类方法涉及网络加密流量分类技术领域，基于混合模型对小样本流量进行分类：首先对PCAP文件进行组流，对每条流的前5个包，提取包特征，并对包特征拼接得到流特征图矩阵，对该矩阵进行整体复制拼接形成流特征图；采用残差神经网络模块对流特征图进行特征变换，并利用移动翻转瓶颈卷积模块进行特征提取，最后经过全局最大池化以及全连接网络层得到输出向量；使用带有标记样本的基础数据集对该网络进行预训练，再采用转导式微调方法进行微调，以适应小样本任务所在数据域特征；使用微调后的模型完成小样本流量分类任务。通过本发明生成的小样本流量分类器具有相对精简的结构、简便的学习步骤以及较高的分类准确率。
一种加密流量数据样本分类方法

[发明专利]一种针对少样本恶意流量的检测系统及方法-CN202310101380.7在审
发明人：牛伟纳;胡佳;张小松;姚领风;何朝旭 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-02-07 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对少样本恶意流量的检测系统及方法，属于恶意流量检测技术领域，主旨在于解决恶意流量检测系统在处理少样本时缺乏足够的先验样本难以构建合适的特征空间及决策超平面的问题。主要方案包括流量数据处理模块将流量数据的Pcap包提取成特征向量，然后进行特征筛选、独热编码和归一化处理；处理好的特征向量通过数据增强模块完成对少样本数据的特征向量扩充；扩充后的特征向量传入到任务集构造模块，得到多样本的元测试集和元训练集；通过多样本的元训练集训练得到模型参数后，将其作为元测试集分类器模型的初始参数，并且用元测试集对模型进行微调，得到最后的分类器模型。
一种针对样本恶意流量检测系统方法

[发明专利]一种可编程防火墙的逻辑代码检测方法、装置及电子设备-CN201710061779.1有效
发明人：杨振华;曹忻军;于洪 -专利权人：北京飞利信电子技术有限公司
申请日： 2017-01-26 - 公布日： 2021-03-02 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种可编程防火墙的逻辑代码检测方法、装置及电子设备，包括：将所述逻辑代码对应的网络应用流量样本作为输入数据导入仿真器中，所述仿真器按顺序读取所述网络应用流量样本的每一个IP数据包，对网络应用流量样本进行分析处理；根据样本分析处理结果编写针对该网络应用的逻辑代码，并进行加载；对加载处理后的逻辑代码进行语法检查，根据检查结果决定是否对所述逻辑代码进行修改；对网络应用流量样本执行对应的通过语法检查的逻辑代码，获得该网络应用流量样本的逻辑代码仿真运行的结果
一种可编程防火墙逻辑代码检测方法装置电子设备

[发明专利]一种流量异常监测的优化方法-CN201710476359.X在审
发明人：周磊;周文军;姜双林 -专利权人：北京华创网安科技股份有限公司
申请日： 2017-06-21 - 公布日： 2017-10-20 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种流量异常监测的优化方法，包括读取学习表，获取学习参数，若学习参数为空，则对学习参数进行计算并存入数据库；读取网络上当前实时流量，根据当前实时流量不断更新学习参数值；根据当前基准流量值＝(1‑a)×上次基准流量值+a×当前实时流量，确定当前基准流量值；根据阈值＝中值×(样本高值/样本低值)，确定阈值；判断当前实时流量是否在当前基准流量值±阈值的范围内；若不在该范围内，则表明当前流量异常，出现异常就告警，并进行学习参数更新；更新流量样本表，写入学习表数据。本发明可以有效提高每天或者相同取样频率下流量监测的准确性，保证流量异常监测的有效性。
一种流量异常监测优化方法

[发明专利]一种用户行为的机器学习模型的训练方法及装置-CN201310247161.6有效
发明人：何宪;殷维栋;孟晓楠 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2013-06-20 - 公布日： 2017-12-19 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：该方法包括收集用户的历史访问数据；将用户的历史访问数据按照包含有一个或多个维度的特征集进行分类聚合，形成多个样本；计算每一样本对应的用户行为统计信息，用户行为统计信息包括用户流量数；当当前样本对应的用户流量数小于流量数第一阈值时，计算当前样本与其他样本的距离；选择距离小于距离阈值的其他样本作为当前样本的邻近样本；将当前样本的用户行为统计信息与邻近样本的用户行为统计信息合并生成新样本；使用新样本训练预先建立的机器学习模型，机器学习模型用于根据特征集在各维度下的特征值预测用户行为
一种用户行为机器学习模型训练方法装置

[发明专利]一种基于增量学习的加密流量分类方法-CN202210106390.5在审
发明人：魏洁玲;马秀丽;金彦亮 -专利权人：上海大学
申请日： 2022-01-28 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于增量学习的加密流量方法，涉及网络分类流量领域，包括步骤一、对原始流量进行预处理，转换生成三通道RGB图像数据集；步骤二、构建针对小尺寸流量图片的深度残差网络；步骤三、将部分类样本输入深度残差网络训练，实现加密流量分类；步骤四、更新网络模型及参数，训练一种基于类别平衡的损失函数，使其最小化；步骤五、在内存中筛选具有代表性的旧样本，保留旧样本学习经验；步骤六、重复上述步骤三、步骤四、步骤五。本发明能够有效的从动态增长的加密流量数据中实现增量学习，并提高其分类准确率，同时避免模型对新样本的倾斜。
一种基于增量学习加密流量分类方法

[发明专利]一种互联网流量分类测评方法及系统-CN201610795539.X有效
发明人：颜靖华;舒敏;熊刚;夏葳 -专利权人：国家计算机网络与信息安全管理中心
申请日： 2016-08-31 - 公布日： 2019-07-23 - 主分类号： H04L12/26 文献下载
摘要：本发明提供一种互联网流量分类测评方法，包括以下步骤：S1：对流量分类样本进行真实标注；S2：发送带真实标注的流量分类样本给一待测流量分类系统；S3：待测流量分类系统接收输入的分类样本数据，按五元组建流；S4：待测流量分类系统对输入数据集进行协议识别，输出分类结果；S5：读取流量分类结果日志，比对源MAC地址中的标注结果与待测系统的输出结果，判断分类是否正确。能够提高流量分类测评的效率、灵活性、可扩展性。同时提供基于上述方法的互联网流量分类测评系统。
一种互联网流量分类测评方法系统

[发明专利]客流量预测模型的训练方法和客流量的预测方法和装置-CN202110937200.X在审
发明人：宋礼;张钧波;易修文;段哲文 -专利权人：京东城市（北京）数字科技有限公司
申请日： 2021-08-16 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本公开提供了客流量预测模型的训练方法和客流量的预测方法和装置，涉及包括深度学习的人工智能技术领域。具体实施方式包括：获取地区中目标地点对应的训练样本，其中，训练样本包括历史客流量信息和待预测时间段的真实客流量信息，历史客流量信息和真实客流量信息分别为客流量预测模型的输入和目标输出；根据训练样本中的输入和目标输出，对客流量预测模型进行训练，得到训练后的客流量预测模型。本公开可以实现训练客流量预测模型，让训练后的模型实现通过历史客流量信息，预测出待预测时间段的客流量信息。
客流量预测模型训练方法装置

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