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[发明专利]改进的CVAE-GAN生成流量对抗样本的方法及设备-CN202310624717.2在审
发明人：顾钊铨;刘云晖;张晨晖;张志强;王乐;张登辉 -专利权人：广州大学
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本说明书实施例提供了一种改进的CVAE‑GAN生成流量对抗样本的方法及设备，该方法包括获取原始的流量特征数据集；将可微特征数据样本输入至编码器E，通过编码器E学习分布将数据样本映射到第一潜变量；添加噪音获得第二潜变量，并与噪音同时输入至生成器G，生成器G通过从分布中采样生成第一流量数据；第一流量数据集与不可微特征数据样本组合为第二流量数据集；第二流量数据与正常流量数据集分别输入至鉴别器D和训练好的黑盒IDS；黑盒IDS对数据进行分类输出带标签的分类结果并输入至鉴别器D；鉴别器D根据第二流量数据与正常流量数据进行数据分类，并将判别结果与带标签的分类结果进行对比确定流量属性是否获得样本。
改进 cvae gan 生成流量对抗样本方法设备

[发明专利]异常流量检测方法、装置及电子设备-CN202210162898.7有效
发明人：马润;李晓波;冯国礼;华荣锦;吴双;哈欣楠;魏文彬;王宁;王圣杰;温兴贤;丰田;陈丽洁;郑媛媛;杨海波;王晓芳;蔺鹏 -专利权人：国网宁夏电力有限公司信息通信公司;北京万可信息技术有限公司
申请日： 2022-02-22 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明提供一种异常流量检测方法、装置及电子设备，其中，方法包括：确定多个流量样本以及所述流量样本所属的类别，所述类别包括正常类与异常类；获取待检测流量，计算所述待检测流量与所述流量样本之间的第一距离；根据所述第一距离确定所述待检测流量与所述正常类的第一偏差，以及所述待检测流量与所述异常类的第二偏差；通过所述第一偏差与所述第二偏差确定所述待检测流量是否为异常流量。本发明能够提高异常流量检测的准确率。
异常流量检测方法装置电子设备

[发明专利]一种获取目标消息流量的数据处理系统-CN202210607170.0有效
发明人：叶新江;李浩川;姚建明;陈建斌 -专利权人：每日互动股份有限公司
申请日： 2022-05-31 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06F16/958 文献下载
摘要：本发明涉及消息处理技术领域，尤其是一种获取目标消息流量的数据处理系统，所述系统包括：历史消息流量集、处理器和存储有计算机程序的存储器，当所述计算机程序被处理器执行时，实现以下步骤：根据所述历史消息流量集，获取第一样本流量集和第二样本流量集；根据第一样本流量集和第二样本流量集，获取中间消息流量集；将中间消息流量集作为训练数据集且基于所述训练数据集，获取目标流量点击率模型；根据用户输入的目标消息流量列表和所述目标流量点击率模型，获取消息流量的目标值列表；本发明能够准确的获取消息流量的点击率，进而准确的确定出消息流量的预期值，以使得用户可以获取到更多的所需消息流量。
一种获取目标消息流量数据处理系统

[发明专利]加密流量应用识别方法和系统-CN202211654882.4在审
发明人：任玉坤;孙亭 -专利权人：北京观成科技有限公司
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种加密流量应用识别方法和系统，所述方法包括：获取待识别加密流量，提取所述待识别加密流量的包特征数据和载荷数据，并将所述载荷数据转换为图片；将所述包特征数据和所述图片输入预先训练的应用识别模型中，以得到所述待识别加密流量对应的应用类型；其中，所述应用识别模型是利用包特征数据样本和图片样本进行训练得到的，所述包特征数据样本和所述图片样本是通过加密流量样本进行特征转换得到的。解决了现有技术中对于不规整、没有规律的加密流量，识别结果较差，识别程序的利用率较低和使用范围受限的技术问题。
加密流量应用识别方法系统

[发明专利]一种网络信息安全检测方法-CN202210284546.9在审
发明人：王军 -专利权人：安徽赛福贝特信息技术有限公司
申请日： 2022-03-22 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明涉及网络安全，具体涉及一种网络信息安全检测方法，采集网络信息安全数据与网络流量样本数据，并分别构建训练样本集、测试样本集；对网络信息安全数据的训练样本集、测试样本集进行数据修补，并进行降维、分解处理；将分解后的网络信息安全数据的训练样本集输入数据安全预测模型进行模型训练，并利用对应的测试样本集进行准确性验证；将网络流量样本数据的训练样本集输入流量安全预测模型进行模型训练，并利用对应的测试样本集进行准确性验证；利用训练好的数据安全预测模型、流量安全预测模型进行网络信息安全检测；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的对网络信息安全状态的检测不够准确，并且检测效率较低的缺陷。
一种网络信息安全检测方法

[发明专利]现金流预测模型的构建方法及现金流预测方法及装置-CN202010100072.9有效
发明人：陆春晖;李鹏;刁志勇;李若豪 -专利权人：中国农业银行股份有限公司
申请日： 2020-02-18 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种现金流量预测模型的构建方法以及现金流量预测方法，包括：获取至少一个维度的原始样本数据，每个维度的原始样本数据为影响现金流量的因素；对原始样本进行预处理，基于该原始样本构建多元时间序列，得到训练样本；基于训练样本对至少一个预设的机器学习模型进行训练，并将训练后的机器学习模型进行融合，得到现金流量预测模型。由此不仅实现了对现金流量的自动预测，并且采用至少一个维度的数据，并将数据构建了多元时间序列，提高了样本的复杂性，进而提高了模型预测的准确度。除此之外，将多个训练好的模型进行融合，结合了各个模型的优势，进一步提升现金流量预测模型预测的准确性。
现金流预测模型构建方法装置

[发明专利]基于多层分类器的移动应用流量识别方法-CN201811326852.4有效
发明人：赵双;陈曙晖;孙一品;王飞;苏金树 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2018-11-08 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： H04W24/08 文献下载
摘要：本发明属于网络流量分析领域，针对现有移动应用流量识别方法不能检测和处理背景流量的问题，提供一种基于多层分类器的移动应用流量识别方法，技术方案如下：第一步，提取流量训练集的特征，得到流量样本的特征表示；第二步，训练第一层分类器，将待检测样本初步检测为目标流量或背景流量；第三步，训练第二层分类器，对目标流量进行细粒度识别；第四步，训练第三层分类器；第五步，使用训练好的多层分类器对待检测样本进行移动应用流量识别本发明充分考虑了真实网络中的流量分布情况，在不具备完备的背景流量数据集的情况下，通过逐层学习目标流量样本特征，从而使分类器在识别目标流量的同时也能排除背景流量，降低分类器的伪正数。
基于多层分类移动应用流量识别方法

[发明专利]一种网络流量聚类的方法及其设备-CN201110295431.1有效
发明人：陈振昌;梁志勇;崔渊博;齐晓璐;洪婷婷 -专利权人：北京网康科技有限公司
申请日： 2011-09-27 - 公布日： 2011-12-28 - 主分类号： H04L12/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络流量聚类的方法及其设备。所述方法包括以下步骤：采集全局网络流量；将所述全局网络流量按照单用户进行流量切割，生成样本数据；根据样本数据对流量进行流量类型分类；根据流量类型选择不同的特征组合进行聚类。所述设备包括采集单元、样本数据生成单元、一级聚类单元和二级聚类单元。本发明网络流量聚类方法准确度高、效率快、流量识别范围广，能准确挖掘出网络流量中的应用数量，可作为网络流控设备功能实现。
一种网络流量方法及其设备

[发明专利]评估流量和确定价值的方法、装置以及移动终端-CN201710073323.7有效
发明人：肜博辉;闫奎名;佟娜;张岱 -专利权人：北京星选科技有限公司
申请日： 2017-02-10 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明实施方式提供了评估流量和确定价值的方法、装置以及移动终端，涉及通信领域，其中，评估流量的方法包括：获取目标展示位的样本流量数据和参照流量数据；根据所述样本流量数据建立数学模型；将所述参照流量数据输入到所述数学模型中以评估所述目标展示位的流量由于在本发明的实施方式中，用于评估流量的数学模型是基于目标展示位的样本流量数据而有针对性地建立的，因此，建立出的数学模型与目标展示位之间具有较高的相关度，从而提高了评估流量的准确度。
评估流量确定价值方法装置以及移动终端

[发明专利]一种基于概念漂移的漏洞攻击流量检测方法及检测系统-CN202111098847.4在审
发明人：杨黎斌;陈嘉炜;蔡晓妍;戴航 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2021-09-18 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于概念漂移的漏洞攻击流量检测方法及检测系统，步骤一、漏洞攻击流量收集：给每个节点分配控制信息传输频率；根据节点分配的pi向收集中心传输样本的控制信息；依据控制信息，以最小化样本窗口的AoI为目标，收集中心采用调度算法进行流量样本的调度收集；步骤二、构建检测模型：以步骤一形成的流量样本数据集为检测模型的输入，所述的检测模型为全局比对Needleman‑Wunsch算法；步骤三、模型更新：比较当前收集到的新样本窗口与前次的旧样本窗口能够通过流量收集模块更好的收集实时流量用于概念漂移的检测，并更新检测模型提高检测率。
一种基于概念漂移漏洞攻击流量检测方法系统

[发明专利]一种居民用燃气采暖炉同时工作系数的计算方法-CN202111618496.5在审
发明人：黄小美;杨茂华;胡卓军;周钰博;孙瑞国;刘薇;龚玮;俞善东 -专利权人：重庆大学;南京市燃气工程设计院有限公司;重庆燃气设计研究院有限责任公司
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： F24D15/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种居民用燃气采暖炉同时工作系数的计算方法，包括：收集燃气流量数据、燃气具的类型信息和额定流量信息；对燃气流量数据进行分析，计算供暖期每个小时的用户用气量，选取用气量最高的小时的流量数据，得到样本；将样本进行分组，每组样本的最大数值和最小数值之差为定值，计算每组样本的频数并绘制分布图，观察分布图，初步确定样本的分布规律；进行假设检验，把问题转化为连续型总体的非参数假设检验问题；得到N个用户的高峰小时流量的分布规律FN(x)；得到N个用户的高峰小时流量；计算N个用户的燃气采暖炉同时工作系数。本发明对样本的数量要求相对较低，并能够得到准确的燃气采暖炉同时工作系数。
一种居民燃气采暖炉同时工作系数计算方法

[发明专利]训练方法、客流量预测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111557896.X在审
发明人：李文博;苏宁 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本公开实施例提供了一种训练方法、客流量预测方法、装置、电子设备及存储介质。训练方法包括：根据针对基础训练样本集的迭代增量策略，在基础训练样本集的基础上以迭代方式逐次增加样本量，得到目标训练样本集，其中，基础训练样本集和目标训练样本集包括与兴趣面相关的特征数据，特征数据是与用于预测兴趣面的客流量相关的数据；以及利用目标训练样本集对与目标训练样本集对应的预设模型进行训练，得到客流量预测模型。
训练方法客流量预测装置电子设备存储介质

[发明专利]流量的检测方法、装置、计算机存储介质以及电子装置-CN202211718827.7在审
发明人：李超;韦云川;万朝华 -专利权人：山石网科通信技术股份有限公司
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06F18/2431 文献下载
摘要：本申请公开了一种流量的检测方法、装置、计算机存储介质以及电子装置。该方法包括：获取网络设备生成的流量数据；将流量数据输入增量决策树模型，处理得到分类结果，其中，增量决策树模型由多个目标样本流量数据中的第一个目标样本数据生成包含一个节点的初始决策树模型，并依次由第一个目标样本数据之外的其他目标样本流量数据更新初始决策树模型，得到增量决策树模型；根据分类结果确定流量数据是否为恶意流量数据。通过本申请，解决了相关技术中训练检测模型所需的数据量大，检测模型识别恶意流量的精度低问题。
流量检测方法装置计算机存储介质以及电子

[发明专利]一种基于SVM的攻击流量分类方法-CN201911291446.3有效
发明人：和达;刘杰;王一凡;陈剑锋;徐锐;饶志宏 -专利权人：中国电子科技网络信息安全有限公司
申请日： 2019-12-16 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SVM的攻击流量分类方法，在恶意流量检测中，给定Nt为训练样本，其中单个样本xi∈Rd，代表一个d维的网络流量；流量分类是在d维的空间中解出决策函数f(x)＝wx+b，从而找到边界，将样本映射到对应的流量分类标签上，使样本分布于边界两侧；在二维平面中，边界是一条直线；在高维空间中，边界是一个超平面；基于SVM分类问题的核心在于找到一个服从于最小误分类比的边界；在求得二次规划问题的参数后，未知流量样本即可通过计算决策函数进行分类。可扩展到FTP、Telnet、SMTP等协议的异常流量检测场景。利用数据包载荷进行异常流量检测，实现了攻击流量分类。
一种基于 svm 攻击流量分类方法

[发明专利]基于机器学习的web攻击方法、装置及电子设备-CN202211506366.7在审
发明人：王彭湃 -专利权人：上海安博通信息科技有限公司
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于机器学习的web攻击方法、装置及电子设备，该方法包括：获取流量日志数据样本及其对应的web攻击检测结果样本；建立初始检测模型，将流量日志数据样本输入至初始检测模型，输出对应的web攻击检测结果样本，训练初始检测模型，得到训练完备的检测模型；实时获取流量日志数据，根据训练完备的检测模型判定流量日志数据是否受到web攻击。通过构建检测模型判定流量日志数据是否受到web攻击，由于检测模型能够提取流量日志数据中的数据特征，实现自动判定是否受到web攻击，大大提高了检测覆盖率，并且能够实现批量处理流量日志数据。
基于机器学习 web 攻击方法装置电子设备