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[发明专利]DDoS攻击检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN202110817481.5有效
发明人：李淑贤;李金星;顾宁伦;谢懿;魏来;李海明;师文 -专利权人：中移（杭州）信息技术有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2021-07-19 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：攻击检测方法包括：获取多个采样间隔对应的IP流平均长度，获取各个采样间隔对应的IP包流入流出比增长速率，以及获取各个采样间隔对应的源IP地址熵；将IP流平均长度、IP包流入流出比增长速率以及源IP地址熵，作为一个样本特征向量，获得训练样本集；将样本特征向量输入预训练的分类模型进行模型训练，获得分类结果；若训练结果包括异常流量，则判定异常流量对应的样本特征向量为分布式拒绝服务DDoS攻击流量。本发明通过采用与流量大小不相关的样本特征向量作为训练数据，能够避免流量大小的变化对检测结果影响，进而降低对检测结果的误判，提高了DDoS攻击检测的准确率。
ddos 攻击检测方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种样本数据流发送方法及装置-CN202110441829.5在审
发明人：夏俐;陈刚;程志金;张亮;彭曦;齐美玉;姜兆宇 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2021-04-23 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： H04L43/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种样本数据流发送方法及装置，既考虑到了训练数据包的到达时刻，也考虑到了训练数据包的数据包特征信息，能够精确地模拟满足需求信息的情况下网络系统中各条数据流的流量特征。其中，所述样本数据流发送方法包括：第一设备获取多个样本数据包的需求信息，多个样本数据包属于一条或多条样本数据流，所述需求信息包括所述样本数据包的特征信息和所述样本数据包的间隔时间，所述间隔时间为输出所述样本数据包之间的间隔时间所述第一设备将所述需求信息输入到流量生成模型，得到与所述需求信息匹配的所述多个样本数据包，所述流量生成模型体现所述样本数据包的间隔时间和所述样本数据包的特征信息之间的相关性。
一种样本数据流发送方法装置

[发明专利]径流预报方法及径流预报装置-CN201910047591.0在审
发明人：王浩;杨明祥;刘畅 -专利权人：昆仑（重庆）河湖生态研究院(有限合伙);陕西东方祥云科技有限公司;重庆昆仑山峡实业有限公司
申请日： 2019-01-18 - 公布日： 2019-05-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种径流预报方法及径流预报装置，通过获取待预报时段的属性变量集，按照预设相对误差范围对属性变量集中待预报时段累积降水量进行随机扰动，生成ens个扰动降水量；基于该ens个扰动降水量形成ens个集合样本；获取历史样本集；针对待测样本集中包含的各个集合样本，分别计算其与历史样本集中各历史时段对应的属性变量集之间的相似度；针对每一个集合样本，得到该集合样本的第一预报径流量；最后基于各集合样本的第一预报径流量得到待预报时段的最终预报径流量充分考虑了径流的连续性，同时对待预报时段的累积降水量进行扰动生成多个集合样本，实现集合预报，在很大程度上降低了由于待预报时段累积降水量预报的不确定性。
集合预报时段样本径流降水量预报属性变量径流量扰动历史样本预报装置降水量预报不确定性待测样本历史时段随机扰动相对误差相似度预设

[发明专利]基于组归一化和网格化协同的交通流预测方法-CN202010011994.2有效
发明人：暴建民;翟英明;丁飞;姚亮宇;张海涛 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2020-01-06 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明提供一种基于组归一化和网格化协同的交通流预测方法，通过获取交通流量数据，将交通流量数据进行预处理；将预处理后的数据，分成g组，每组样本数为m，形成m×F的向量；对每组样本数据进行向量格式转换，即将m×F的向量转换成M×T×F向量，其中T为时间间隔，M是T时间间隔内的样本数，F是特征数，并进行组归一化操作；将每组样本组归一化后的样本分为训练样本和测试样本，样本数分别为N和n；将得到的训练样本代入网格循环网络；最后经过线性判决得到最优的交通流量预测模型。
基于归一化网格协同通流预测方法

[发明专利]一种用于流量监测的效果验证方法及系统-CN202010995988.5有效
发明人：张鹏;张蕾;孙浩奇;王大魁;陈小军;许洪波 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2020-09-21 - 公布日： 2022-01-18 - 主分类号： H04L43/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于流量监测的效果验证方法及系统。本方法为：1)样本管理模块根据样本测试需求选取协议类型并设置对应的配置项，构造所需样本数据包并上传给服务器；配置项中包含数据包唯一标识信息、测试文件和测试次数；2)服务器根据样本数据包的协议规范发送样本数据包以构造相应流量环境；3)检测处置模块根据该服务器所发送样本数据包的协议类型存储对应样本数据包的标识；以及获取该服务器的全量流量监测日志并解析，根据日志结构区分不同协议以获取对应的数据包标识；4)检测处置模块将从日志解析的数据包标识与存储的样本数据包标识进行匹配，得到该服务器所发送样本数据包的监测结果，该监测结果即为验证结果。
一种用于流量监测效果验证方法系统

[发明专利]一种流量预测方法及装置-CN201911205351.5在审
发明人：钟晓超 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2019-11-29 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种流量预测方法及装置。其中，所述方法可以包括：获取待预测点位在多个维度上的特征，所述多个维度上的特征至少包括拓扑图结构特征、历史流量特征；将所述待预测点位在所述多个维度上的特征，输入至流量预测模型，得到所述待预测点位的流量预测结果，所述流量预测模型预先经过标注有真值的样本数据的训练，所述样本数据为所述待预测点位和所述其他点位中多个点位的标注有真值的在所述多个维度上的特征。可以使得流量预测模型不再是离散的学习不同点位的特征到流量的映射，而是能够通过拓扑图结构特征，整体的学习不同点位的特征到流量的映射。由于所参考的样本数据更多，因此学习到的流量到特征的映射更加准确。
一种流量预测方法装置

[发明专利]一种基于深度学习的卫星异常流量检测方法和系统-CN202211362777.3在审
发明人：闫红洋;王崇;李云灏;莫伟钏;李聪;王海洋;王宇;黄腾 -专利权人：广州大学
申请日： 2022-11-02 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的卫星异常流量检测方法和系统，方法包括如下步骤：S1，获取网络流量；S2，将生成的每条网络流量进行数据预处理并统一格式，使网络流量可视化为图片；S3，将S2中得到的网络流量图片输入监督模型，并输出预测标签；S4，将多种模型输出的预测标签与真实标签对比，得到模型测试的准确率、召回率、精准率、F1分数四项指标；S5，通过对抗样本生成算法生成网络流量图片对抗样本，欺骗流量分类模型；S6，通过对抗样本防御模型判断网络流量图片是否添加扰动，对恶意流量进行防御。
一种基于深度学习卫星异常流量检测方法系统

[发明专利]一种多业务网络流的成分占比分析方法-CN202110339415.1有效
发明人：吴梓汇;谢逸 -专利权人：中山大学
申请日： 2021-03-30 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： H04L47/125 文献下载
摘要：本发明公开一种多业务网络流的成分占比分析方法及其分析装置，所述分析装置包括数据采集模块、流量预处理模块、流量分析模块、占比分析模块。所述成分占比分析方法包括采集目标链路中的混合网络流量样本；利用本发明设计的方法把分析样本转换为流量拓扑图；通过流量分析模块将预处理后的流量拓扑图进一步转化为流量画像；将所述流量画像输入至占比分析模块，获得所述分析样本中不同类型网络流的最终占比分析结果与现有技术相比，本发明针对链路流量的实时管理和资源调度而设计，综合利用数据流的属性信息与通信结构信息，本发明适用于各种类型的分布式网络管理,包括企业网、接入网、数据中心网络、骨干网等。
一种业务网络成分分析方法

[发明专利]模型训练方法、交通流量预测方法和装置-CN202211279806.X有效
发明人：张乐;范玮;梅雨;田楚杰;凌玮岑;明靖祠;熊辉 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-10-19 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本公开提供了模型训练方法、交通流量预测方法和装置，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、神经网络、智能交通等领域。具体实现方案为：将第一交通流量的样本数据输入待训练的预测模型；在该待训练的预测模型中利用该第一交通流量的样本数据，确定第二交通流量的M个预测结果，M为大于或等于2的整数；利用该第二交通流量的M个预测结果，确定该第二交通流量的预测数据；利用该第二交通流量的预测数据、以及该第二交通流量的样本数据，确定损失函数；根据该损失函数调整该待训练的预测模型的参数，得到训练后的预测模型。本公开能够提高交通流量预测的准确率。
模型训练方法交通流量预测装置

[发明专利]一种基于时空信息融合的短时交通数据流预测方法-CN201711276626.5有效
发明人：薛洋;薛泽龙 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2017-12-06 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时空信息融合的短时交通数据流预测方法，首先获取多个训练样本及各训练样本的标签,每个训练样本中包括待预测观测点及其上游观测点和下游观测点中采集的历史的多个相同的时间点的数据流量值；将各训练样本作为输入、各训练样本的标签作为输出对LSTM模型进行训练，得到训练后的LSTM模型；在当前时间点要针对待预测观测点的下一时间点的数据流量值进行预测时，获取到由待预测观测点及其上游观测点和下游观测点的当前时间点及其前面多个时间点的数据流量值构成的测试样本，将测试样本输入到上述训练后的LSTM模型，由LSTM模型输出待预测观测点下一时间点的数据流量值。
一种基于时空信息融合交通数据流预测方法

[发明专利]一种基于频域与长短期特征融合的工业互联网预测方法及系统-CN202211464659.3在审
发明人：高海;郝炜;陆通;吴婧尧;徐新星;彭凯;吕晓峰 -专利权人：中冶南方都市环保工程技术股份有限公司
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：该方案包括：利用滑动窗口与标准化对获取到的工业互联网流量原始数据集进行处理，生成初始训练样本与初始测试样本；将所得训练样本输入特征提取模块中，运用频域特征提取模块与长短期信号分解模块为样本进行特征提取与融合，保留输入样本的全局特征；结合长短期记忆网络对流量数据序列进行时序特征提取，通过时序注意力机制分配权重，增强重要历史时刻信息的表达，完成预测模型的训练；最后将初始测试样本输入预测模型通过计算输出得到目标工业互联网的流量预测结果本发明提高了工业互联网流量预测的精确性，有助于用户系统提前做出正确响应。
一种基于短期特征融合工业互联网预测方法系统

[发明专利]一种对抗标签噪声的恶意流量检测装置及方法-CN202310148063.0在审
发明人：牛伟纳;张岩峰;姚领风;胡佳;赵毅卓 -专利权人：电子科技大学;四川警察学院
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种对抗标签噪声的恶意流量检测装置及方法，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含有标签噪声情况下泛化性能低的问题。主要方案包括：先将含有标签噪声的数据集分成两个子集，分别对两个模型结构相同的网络进行预训练；将子集分别交叉地输入模型中预测，基于预测误差初步筛选干净样本；将噪声样本视为未标记样本，并根据随机森林特征重要性算法计算得到样本的功能性特征与非功能性特征，基于同类攻击样本的特征数值会在一定范围内扰动这一假设，对流量数据进行数据增强；对数据增强后的样本采用无监督学习与对比学习，从而对预训练的模型进行进一步改进与微调，从而提升模型的泛化性能。
一种对抗标签噪声恶意流量检测装置方法

[发明专利]一种云平台上加密TLS应用流量分类方法及系统-CN202110669055.1在审
发明人：王一鹏;云晓春;赖英旭 -专利权人：北京工业大学;国家计算机网络与信息安全管理中心
申请日： 2021-06-17 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种云平台上加密TLS应用流量分类方法及系统，该方法包括训练阶段和分类阶段；训练阶段包括：对加密TLS应用流量样本进行统一处理；对训练数据进行学习训练，构建应用分类模型；分类阶段包括：对未分类的加密TLS应用流量样本进行统一处理；根据训练阶段得到的应用分类模型，对待测流量样本的应用类型进行判别，并输出判别结果。本方法及系统通过提取网络流的报文长度序列并结合门限机制、自注意力机制等，从而实现了准确率、效率更优的“云”平台上加密TLS应用流量分类。
一种平台加密 tls 应用流量分类方法系统

[发明专利]网络服务功能链在线迁移方法及系统-CN202111248785.0在审
发明人：胡颖;王凤琴;刘炎培;韩继辉;张然 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2021-10-26 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： H04L41/147 文献下载
摘要：本发明涉及一种网络服务功能链在线迁移方法及系统，获取时间片的网络流量样本数据，基于DDQN网络架构，构建DDQN神经网络，基于网络流量样本数据以及与网络流量样本数据相对应的迁移策略，对DDQN神经网络进行训练，迁移策略包括为对应时间片的网络选择的迁移对象，基于训练完成的DDQN神经网络，以及获取到的网络流量预测数据，对对应的迁移对象进行迁移，能够对随机变化的流量自适应迁移，能够降低不可避免且不可预知的服务功能链迁移次数
网络服务功能在线迁移方法系统

[发明专利]网络协议识别方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202110042481.2在审
发明人：范宇河;杨勇;甘祥;郑兴;许艾斯;彭婧;华珊珊;郭晶;刘羽;唐文韬;何澍;申军利;常优;王悦 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-01-13 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： H04L69/22 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能的计算机技术领域，公开了一种网络协议识别方法、装置、电子设备及可读存储介质，网络协议识别方法包括：获取待识别的网络流量数据；从网络流量数据中提取网络特征；基于训练后的识别网络对网络特征进行识别，确定待识别的网络流量数据对应的网络协议；其中，识别网络是基于样本背景流量数据和不同样本网络协议对应的样本网络流量数据训练得到的。
网络协议识别方法装置电子设备可读存储介质