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[发明专利]基于自注意机制的网络流量分类方法、介质及终端设备-CN201911412366.9有效
发明人：江勇;谢国锐;李清;夏树涛;齐竹云 -专利权人：鹏城实验室;清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： H04L47/2441 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自注意机制的网络流量分类方法、介质及终端设备，所述方法获取待分类网络流量包数据，并确定所述待分类网络流量包数据对应的输入序列；将所述输入序列输入至预先训练的网络流量分类模型，通过所述网络流量分类模型预测所述待分类网络流量包数据对应的流量类别本发明使用的网络流量分类模型包括编码模块，所述编码模块包括自注意机制单元，这样通过自注意机制提取有效流量特征，提高了流量分类精度。
基于注意机制网络流量分类方法介质终端设备

[发明专利]一种网络流量端口分析方法-CN202310263890.4在审
发明人：张慧娜;赵文利;高淑军;韩硕 -专利权人：中国华能集团有限公司北京招标分公司;华能信息技术有限公司
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H04L43/0876 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络流量端口分析方法，其包括：针对不同类型网络流量传输协议对应的端口进行分类采集网络流量分并保存；对保存的网络流量进行预处理，并识别出网络流量中带有攻击性的网络流量；从多个角度对网络流量进行分类本发明通过对网络流量进行采集，能够针对不同类型网络流量传输协议对应的端口进行网络流量分类采集，从而提高了流量采集的精确度，还通过对采集的网络流量进行预处理，识别出网络流量中带有攻击性的网络流量，对具有安全威胁的数据及时进行处理，进而保证网络数据传输过程中的安全性，提高了网络的安全性，并且从多个角度对网络流量进行分类并生成报表，减少了对全流量集中采集的成本和时间。
一种网络流量端口分析方法

[发明专利]一种分布式流量采集分析的实现方法及系统-CN202110138388.1在审
发明人：颜靖华;刘阳;王益静;黄雨晨;王晗 -专利权人：国家计算机网络与信息安全管理中心;中国科学院信息工程研究所
申请日： 2021-02-01 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： H04L12/26 文献下载
摘要：本发明涉及一种分布式流量采集分析的实现方法及系统。该方法的步骤包括：采集网络流量样本，对网络流量样本进行标记，添加不同维度的索引标签；将采集的网络流量样本存储至Elasticsearch分布式搜索引擎中，并按照不同维度对网络流量样本进行检索；对网络流量样本进行统计，并存储至Redis数据库中；采用TCPREPLAY技术将网络流量样本进行回放，可以按照数据包的速度或者指定速度去重放网络流量。本发明通过网络数据包的采集和分析，可以实现对网络流量的标记、检索、储存和回放，通过对抓取的网络流量进行分析，可以实时了解网络的状态。
一种分布式流量采集分析实现方法系统

[实用新型]无线数据卡中的网络流量统计指示装置-CN201020003114.9有效
发明人：朱守寺;张崇勇;贾峰 -专利权人：上海市共进通信技术有限公司
申请日： 2010-01-05 - 公布日： 2010-10-27 - 主分类号： H04W24/00 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种无线数据卡中的网络流量统计指示装置，包括电源模块、存储功能模块、网络流量指示模块、网络流量统计模块、定时器模块、网络流量指示控制模块，电源模块与其它各模块连接，定时器模块依次通过网络流量统计模块和网络流量指示控制模块与网络流量指示模块连接，网络流量统计模块与存储功能模块连接。采用该种无线数据卡中的网络流量统计指示装置，通过指示灯的闪烁频率的变化反馈当前网络流量情况，闪烁频率随网速变化无网络流量，指示灯常亮，能够给用户直观的网络流量变化的指示信息，不仅结构简单实用，而且过程快捷方便
无线数据中的网络流量统计指示装置

[发明专利]一种网络流量峰值的预测方法及装置-CN201610866357.7有效
发明人：丁希晨;肖迪 -专利权人：北京奇艺世纪科技有限公司
申请日： 2016-09-29 - 公布日： 2019-09-17 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种网络流量峰值的预测方法及装置，所述方法包括：采集当前数据采集周期内的网络流量数据；确定所述网络流量数据服从的至少一个概率分布；针对所确定的概率分布中的每一概率分布，估计该概率分布的参数；根据该概率分布以及该概率分布的参数，确定针对所述网络流量数据的概率密度函数；确定和所述网络流量数据的拟合优度最高的概率密度函数；利用所述拟合优度最高的概率密度函数预测下一数据采集周期的网络流量峰值。应用本发明实施例，对下一数据采集周期的网络流量数据进行了概率上的描述，提高了网络流量峰值预测的准确度。
一种网络流量峰值预测方法装置

[发明专利]一种网络流量的状态确定方法、计算设备及存储介质-CN202010463202.5在审
发明人：郭士杨;耿若鹏;陈积明;吕彪;祝顺民;康达祥;程鹏;方崇荣 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2020-05-27 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： H04L12/26 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种网络流量的状态确定方法、计算设备及存储介质，在本申请实施例中，获取进出目标网络的网络流量，并确定网络流量的特征数据；对网络流量进行分类，根据分类后的网络流量的特征数据，建立分类模型，并通过模型来确定进出目标网络的待分类网络流量的状态。由于是直接获取到的进出目标网络的网络流量，无需与目标网络进行通信，来获取检测网络流量，从而不用与目标网络频繁的进行通信，减轻目标网络的负载压力。同时，由于获取到的是目标网络的网络流量，而不是通过与目标网络通信，获取的检测网络流量，从而更能真实的反应当前目标网络的网络流量情况，更加真实地反映出当前进出目标网络的网络流量状态。
一种网络流量状态确定方法计算设备存储介质

[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
一种基于统计特征网络流量分类建模方法

[发明专利]一种空间信息网络流量的异常检测方法及装置-CN202310836950.7在审
发明人：杨贻宏 -专利权人：上海飞旗网络技术股份有限公司
申请日： 2023-07-07 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： H04L43/0876 文献下载
摘要：本发明涉及网络安全技术领域，特别是指一种空间信息网络流量的异常检测方法及装置。所述方法包括：获取空间信息网络无异常时的网络流量数据；对无异常时的网络流量数据进行预处理；利用卷积神经网络对数据包进行学习，得到空间特征；利用循环神经网络对无异常时的网络流量数据的空间特征进行学习，得到时序特征；根据空间特征和时序特征，得到无异常时的网络流量数据的时空特征；根据该时空特征对实时采集的网络流量数据进行异常检测，得到并输出异常检测结果。本发明利用深度学习算法对无异常时的网络流量数据进行学习，根据得到的时空特征对实时采集的网络流量数据进行异常检测，能解决手工设计特征带来的特征不准确等问题。
一种空间信息网络流量异常检测方法装置

[发明专利]流量解析方法、装置、电子设备及计算机可读介质-CN201910761969.3在审
发明人：王世晋;范渊;黄进;王辉;王世有 -专利权人：杭州安恒信息技术股份有限公司
申请日： 2019-08-16 - 公布日： 2019-11-15 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明提供了一种流量解析方法、装置、电子设备及计算机可读介质，涉及物联网领域，该方法由用户终端执行时，包括：获取当前的网络流量数据以及当前的CPU状态信息；判断CPU状态信息是否满足解析网络流量数据所需CPU运行条件；如果否，将网络流量数据发送至云服务器，以使云服务器检测网络流量数据中是否存在异常流量数据。该方法由云服务器执行时，包括：接收用户终端发送的网络流量数据；检测网络流量数据中是否包含有存在攻击行为的异常数据包；如果是，确认网络流量数据中存在异常流量数据。
网络流量数据用户终端云服务器异常流量解析计算机可读介质发送异常数据包电子设备攻击行为计算能力运行条件物联网检测节约

[发明专利]一种基于GRU模型的网络流量预测方法-CN201911343425.1有效
发明人：赵炜;尚立;杨会峰;李井泉;江明亮;王旭蕊;刘惠;纪春华;杨杨;郭少勇;喻鹏 -专利权人：国网河北省电力有限公司信息通信分公司;国家电网有限公司;北京邮电大学
申请日： 2019-12-24 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： H04L43/0876 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于GRU模型的网络流量预测方法，涉及信息通信技术领域；其为将网络流量数据序列输入到GRU神经网络模型中并完成预测网络流量；其通过将网络流量数据序列输入到GRU神经网络模型中并完成预测网络流量等，实现提高了网络流量预测的准确度和效果。
一种基于 gru 模型网络流量预测方法

[发明专利]基于主动学习的网络流量分类方法及装置-CN202110093806.X有效
发明人：刘蔚柯;朱承;刘青宝;丁兆云 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-01-25 - 公布日： 2021-04-27 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于主动学习的网络流量分类方法及装置，包括：离线训练过程：在历史积累的网络流量数据集上对初始化训练得到的网络流量分类模型进行多轮次的主动学习和性能评估，直至达到预设评估要求，输出达到预设评估要求的网络流量分类模型，并结束离线训练过程；在线预测过程：利用离线训练过程获得的网络流量分类模型对实时网络流量数据进行在线预测，同时对网络流量分类模型自身进行在线主动学习。本发明基于主动学习的网络流量分类方法，在降低人力物力开销的同时，能够保证网络流量分类模型很好的分类性能，且基于主动学习训练获得的网络流量分类模型特别适用于不平衡网络流量数据的分类预测。
基于主动学习网络流量分类方法装置

[发明专利]网络流量数据监测分析方法、装置及电子设备及存储介质-CN202211496141.8在审
发明人：薄文静 -专利权人：国家能源蓬莱发电有限公司
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明提供一种网络流量数据监测分析方法、装置、电子设备及存储介质，涉及信息安全技术领域，所述方法包括：获取目标终端的网络流量日志；基于所述网络流量日志确定是否存在异常网络流量数据；若存在所述异常网络流量数据，则根据所述异常网络流量数据进行行为分析，确定所述目标终端是否被攻击；若所述目标终端被攻击，则基于所述异常网络流量数据确定发起攻击的对象。通过本发明的方案，能够对目标终端的网络流量日志进行监测分析，以此确定目标终端可能存在的安全威胁，以此能够及时针对安全威胁做出防御措施，避免造成用户的隐私数据的泄露，以及目标终端的服务器瘫痪等重大网络安全问题
网络流量数据监测分析方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种网络流量敏感数据识别及动态管控方法-CN202011341623.7有效
发明人：张春林;王庆丰;李利军;刘如君;尚雪松 -专利权人：北京微智信业科技有限公司;北京东方通科技股份有限公司;北京东方通软件有限公司;北京泰策科技有限公司
申请日： 2020-11-26 - 公布日： 2021-04-06 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络流量敏感数据识别及动态管控方法，包括：从高速网络上捕获网络流量，对所述网络流量进行流量划分处理，得到预设数量个子网络流量，并分流到预设数量个网络流量识别队列分别处理；每个网络流量识别队列分别对各自分配的子网络流量进行协议识别；对属于第一协议的子网络流量进行第一协议解析及解码处理，得到第一数据信息；对属于第二协议的子网络流量进行第二协议解析及解码处理，得到第二数据信息；在第一数据信息中识别出敏感数据和/或在第二数据信息中识别出敏感数据后
一种网络流量敏感数据识别动态方法

[发明专利]一种网络流量异常检测方法、装置、设备及介质-CN202211293516.0在审
发明人：梁艾青;刘博 -专利权人：杭州安恒信息技术股份有限公司
申请日： 2022-10-21 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： H04L43/0876 文献下载
摘要：本申请公开了一种网络流量异常检测方法、装置、设备及介质，涉及计算机技术领域，包括：获取待检测的网络流量数据，并利用指数平滑方法对网络流量数据进行计算加权平均计算以得到网络流量在下一时间点的预测值；基于预先设置的滑动时间窗口大小确定当前业务周期值，利用指数平滑法预测与当前业务周期值对应的业务周期因子；基于下一时间点的预测值、滑动时间窗口大小和业务周期因子对未来预设数量个周期后的网络流量进行预测，并对网络流量预测值与对应的网络流量观测值进行评价得到评分值；判断评分值是否超过预设评分阈值，若是则判定网络流量数据中存在异常网络流量数据，并输出异常网络流量数据。能够对周期性变换的网络进行异常检测。
一种网络流量异常检测方法装置设备介质

[发明专利]网络流量识别方法、装置、设备及计算机存储介质-CN202011264636.9有效
发明人：谭小彬;陈令安;佟欣欣;姜晓枫;杨坚;郑烇;吴枫;张勇东 -专利权人：中国科学技术大学先进技术研究院
申请日： 2020-11-11 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： H04L47/2483 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络流量识别方法、装置、设备及计算机存储介质，该方法包括以下步骤：针对不同图模式的网络流量进行采集，并进行标注；预处理采集到的所述网络流量，提取每一个网络会话的特征信息；基于所述特征信息，生成数据流图；利用所述数据流图的数据对图神经网络进行训练，生成网络流量识别模型；将未知流量转换为数据流图的数据输入所述网络流量识别模型，所述网络流量识别模型将未知流量的数据流图和自身学习到的图模式进行匹配；当匹配程度大于预设阈值时，则判定所述未知流量对应的图模式，从而确定未知流量对应的网络应用。本发明解决网络流量识别正确率低的问题，实现利用图神经网络判定网络流量的图模式以及对应的网络应用。
网络流量识别方法装置设备计算机存储介质