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[发明专利]网络流量的识别方法及装置-CN202111152905.7有效
发明人：任勇毛;周旭;陈卓;唐海娜;谢高岗 -专利权人：中国科学院计算机网络信息中心
申请日： 2021-09-29 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络流量的识别方法及装置。其中，该方法包括：获取待识别的目标网络流量的数据包；通过小波变换和直方图均衡化对数据包进行增强；将增强后的数据包输入识别模型，由识别模型输出目标网络流量的类型，其中，识别模型包括残差模块和注意力模块，识别模型由多组训练数据训练而成，每组训练数据包括输入的网络流量的数据包，以及网络流量的所属类型。本发明解决了相关技术中传统的网络流量识别方法，识别准确率较低的技术问题。
网络流量识别方法装置

[发明专利]基于多行业检测规则的敏感数据识别方法及相关装置-CN202111572287.1在审
发明人：杨光;都婧;宋璟;白云波;王立松;佟鑫 -专利权人：中国信息安全测评中心
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多行业检测规则的敏感数据识别方法及装置，包括：接收预先选定的敏感数据识别关键项，敏感数据识别关键项至少为一个；将敏感数据识别关键项转换为多行业敏感数据识别规则；获取待识别网络流量，确定待识别网络流量的流入地址和流出地址；对待识别网络流量进行恢复和拆解，得到临时文件；基于多行业敏感数据识别规则对临时文件进行识别，在待识别网络流量中的存在敏感数据的情况下，基于流入地址和流出地址对待识别网络流量中的敏感数据进行溯源。上述过程，在进行敏感数据识别过程中，确定了待识别网络流量中敏感数据的流入地址和流出地址，实现了对待识别网络流量中敏感数据的溯源，保证了敏感数据在网络流量中的安全性。
基于行业检测规则敏感数据识别方法相关装置

[发明专利]集成学习网络流量预测方法、系统、设备、终端、介质-CN202111135948.4有效
发明人：严灵毓;赵羽茜;王春枝;夏金耀;郑坤鹏;周显敬 -专利权人：湖北工业大学;武汉卓尔信息科技有限公司
申请日： 2021-09-27 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： H04W16/22 文献下载
摘要：本发明属于网络管理技术领域，公开了一种集成学习网络流量预测方法、系统、设备、终端、介质，所述集成学习网络流量预测方法包括：进行基于时间与空间的网络流量预测模型的构建；确定基于多层感知机的集成学习网络流量预测模型框架结构；进行基于多层感知机集成学习的网络流量时空建模，通过基于多层感知机的集成学习网络流量预测模型得出预测结果。本发明提供的基于多层感知机集成学习网络流量数据预测应用研究：1)用卷积神经网络与GRU门控单元对网络流量数据进行空间与时间的建模；2)提出一种基于多层感知机的集成学习网络流量预测模型；3)首次将时空建模引入网络流量预测领域
集成学习网络流量预测方法系统设备终端介质

[发明专利]一种基于网络流量的智能业务类型感知方法-CN202310841678.1在审
发明人：秦浩;高文俊;丁波;陈今;薛伟;孙嫣 -专利权人：安徽继远软件有限公司
申请日： 2023-07-10 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： H04L43/04 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于网络流量的智能业务类型感知方法，包括采集网络流量数据，并对所述采集到的网络流量数据进行预处理；对处理后的网络流量数据进行特征提取；利用机器学习或深度学习算法对提取到的特征进行分类，得到分类模型；对所述分类模型进行优化和评估；将训练好的分类模型应用于实时网络流量数据，实时判断网络连接或会话中传输的业务类型。本发明对采集到的网络流量数据进行预处理，将不合格的数据进行清洗剔除，方便对大量的数据包和流量特征进行筛选、处理和分析，能够实时性和准确识别业务类型。
一种基于网络流量智能业务类型感知方法

[发明专利]网络流量监控方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201810955914.1在审
发明人：季献波;于泳;刘静文 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-08-21 - 公布日： 2018-12-18 - 主分类号： H04L12/26 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种网络流量监控方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：若当前时间满足预设触发条件，根据预设时间段获取规则获取当前时间对应的历史时间段；获取历史时间段内每个历史时间对应的历史网络流量数据；根据历史时间段中的所有相同的采样时间点对应的历史网络流量值，按照预设计算公式计算每个采样时间点对应的上限阈值和下限阈值；实时采集当前的网络流量数据，网络流量数据包括所述采样时间点和所述采样时间点对应的网络流量值；根据采样时间点对应的网络流量值、历史时间段内采样时间点的上限阈值和下限阈值对当前的网络流量进行监控该监控方法可提高网络流量监控的准确性和适用性。
采样时间点历史时间段网络流量监控网络流量网络流量数据计算机设备存储介质历史网络预设时间段触发条件公式计算规则获取流量数据实时采集监控预设计预设申请

[发明专利]一种网络流量数据识别方法、装置及设备-CN202011400451.6有效
发明人：吴问天 -专利权人：新华三人工智能科技有限公司
申请日： 2020-12-02 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： H04L43/0876 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种网络流量数据识别方法、装置和设备。在本申请中，利用已配置的Docker容器中已封装的抓包模块抓取网络流量数据并保存在指定文件夹，并通过Docker容器中封装的监控模块监控到指定文件夹是否有新增网络流量数据，如果有新增网络流量数据，则使用Docker容器中封装的特征模块从新增网络流量数据中提取对应的特征数据，并将特征数据输入至已训练好的识别分类模型以得到识别分类结果，实现了对新增网络流量数据的识别分类，识别流程中无需将新增网络流量数据转化为图像数据
一种网络流量数据识别方法装置设备

[发明专利]一种基于出境数据网络流量的网络安全分析方法和装置-CN202010376966.0在审
发明人：都婧;刘相晨;任望;谢丰;杨光;王永涛;佟鑫 -专利权人：中国信息安全测评中心
申请日： 2020-05-07 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G06F16/335 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于出境数据网络流量的网络安全分析方法，包括：接收用户的分析请求；依据所述分析请求，确定待分析出境数据网络流量，和；依据所述分析请求，确定检索关键词；遍历所述待分析出境数据网络流量，查找与所述检索关键词匹配的敏感出境数据上述的安全分析方法中，通过确定分析请求中的检索关键词和待分析出境数据网络流量，并通过遍历待分析出境数据网络流量，查找与所述检索关键词匹配的敏感出境数据，实现了从底层数据流分析层面对待分析出境数据网络流量的安全分析
一种基于出境数据网络流量网络安全分析方法装置

[发明专利]一种基于DDPG神经网络的网络流量预测方法-CN202210803255.6有效
发明人：胡颖;王凤琴;杨永双;李健勇;闵冠博;张杰 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2022-07-07 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： H04L43/0876 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于DDPG神经网络的网络流量预测方法，构建DDPG神经网络，获取当前时间片对应的时间片集合的网络流量数据，当前时间片对应的时间片集合包括当前时间片以及当前时间片之前的预设个数的时间片，网络流量数据包括预测使用数据和真实值数据，根据当前时间片对应的时间片集合的网络流量数据，训练DDPG神经网络，最后根据训练完成的DDPG神经网络进行网络流量预测。本发明提供的基于DDPG神经网络的网络流量预测方法能够减少因实际流量较高导致的被动迁移频次，在已知减少被动迁移权重和节能权重时，最大限度提高网络整体效果，即降低被动迁移次数和能耗。
一种基于 ddpg 神经网络网络流量预测方法

[发明专利]一种P2P botnet检测方法、装置和介质-CN201910429292.3有效
发明人：宋元章;王俊杰;陈媛;王安邦;李洪雨 -专利权人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
申请日： 2019-05-22 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种P2P botnet检测方法、装置和介质，获取正常网络流量数据以及异常网络流量数据；计算网络流量数据的时域特征值、频域特征值和连通特征值；将时域特征值、频域特征值、连通特征值及其对应的P2P botnet爆发结果作为样本数据，对初始BP神经网络进行训练，得到满足准确率要求的BP神经网络。利用BP神经网络对待检测网络流量数据进行处理，确定出待检测网络流量数据所对应的P2P botnet爆发结果。当P2P botnet爆发时，会使得网络流量数据的特征发生变化。依据网络流量数据的上述特征值对BP神经网络进行训练，提升了BP神经网络对P2P botnet爆发检测的准确性。
一种 p2p botnet 检测方法装置介质

[发明专利]基于行为分析的恶意加密流量检测方法及系统-CN202010058395.6在审
发明人：李韦成 -专利权人：武汉思普崚技术有限公司
申请日： 2020-01-19 - 公布日： 2020-06-12 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本申请提供一种基于行为分析的恶意加密流量检测方法及系统，所述方法在获取网络流量数据后，会对网络流量数据进行特征分析，获得基于会话的特征序列；再将特征序列输入检测模型，获得检测结果评分，以根据检测结果评分，确定网络流量是否为恶意加密流量。所述方法通过对网络流量数据进行行为特征分析，可以有效地过滤掉网络中的正常加密流量，识别恶意加密流量，降低误报率。同时，通过机器学习方式构建的检测模型，可以根据已知样本推断未知数据特征，准确判断网络流量数据是否为恶意加密流量。
基于行为分析恶意加密流量检测方法系统

[发明专利]网络流量回放测试方法及装置-CN201710119772.0有效
发明人：雷高峰 -专利权人：广州品唯软件有限公司
申请日： 2017-03-01 - 公布日： 2019-12-20 - 主分类号： H04L12/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络流量回放测试方法，包括以下步骤：获取目标网站的网络流量，根据预设的分类规则对获取的网络流量进行分类；对分类后的网络流量进行加密并标识，并对标识后的网络流量进行用户信息提取，以获取回放用网络流量；将回放用网络流量分别于预置的网络流量回放切入点与对比点进行网络流量回放测试。本发明还公开了一种网络流量回放测试装置。本发明提供的技术方案解决了现有的网络流量回放数据冗余、回放速度较慢的技术问题。
网络流量回放测试方法装置

[发明专利]网络流量实时检测方法及检测终端、计算机可读存储介质-CN201811537156.8有效
发明人：叶可江;纪书鉴;须成忠 -专利权人：深圳先进技术研究院
申请日： 2018-12-15 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种网络流量实时检测方法及检测终端、计算机可读存储介质，该检测方法包括：S10、对到达的网络流量数据进行预处理，得到新流量数据；S20、对所述新流量数据进行特征选择，生成所述新流量数据的数据特征，根据所述数据特征生成网络流量数据集；S30、将对冲学习算法和深度神经网络结合生成预测函数，将所述网络流量数据集导入所述预测函数并对所述预测函数进行实时更新。本发明让异常检测具有更好的扩展性和内存效用，能有效地适应数据流从而降低成本，提高网络流量异常的检测率。
网络流量实时检测方法终端计算机可读存储介质

[发明专利]网络流量分析方法和设备-CN200810094394.6有效
发明人：朱海涛;钟果 -专利权人：杭州华三通信技术有限公司
申请日： 2008-04-29 - 公布日： 2008-09-17 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络流量分析方法和设备。该方法应用于包括网络流量设备NTE、网络流量分析设备NTP以及网络流量采集设备NTC的网络，包括以下步骤：NTP对NTC处理的数据进行流量分析，根据分析结果以及当前NTC使用的第一采样粒度，获取第二采样粒度本发明中通过网络流量采集设备NTC和网络流量分析设备NTP进行流量分析时的联动采样粒度调整，同时满足此两部分设备的性能指标，使网络流量分析系统更加及时的反映网络状况。在网络流量分析系统的性能指标范围内，最大限度的保存了网络流量数据，避免了流量细节信息的损失。
网络流量分析方法设备

[发明专利]一种基于图像处理的网络入侵检测方法和系统-CN202111039468.8在审
发明人：赵志衡;罗思婕;刘洋;胡琦渊 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-09-06 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像处理的网络入侵检测方法和系统，属于工业互联网安全技术领域，解决现有网络入侵检测系统对网络流量特征的可解释性欠缺的问题。本发明的方法包括：获取网络流量数据，对所述网络流量数据进行预处理；将所述预处理后的网络流量数据转换为流量灰度图像；提取所述流量灰度图像的HOG特征；将所述HOG特征输入到训练后的SVM分类器，判断所述网络流量数据是否异常本发明适用于对网络入侵的检测和监测，减低网络入侵风险，对于揭示网络流量的时空特征，提高网络入侵检测系统的可解释性，保障工业互联网网络安全具有重要指导意义。
一种基于图像处理网络入侵检测方法系统

[发明专利]网络异常流量检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210040094.X在审
发明人：杨梁池 -专利权人：北京金山云网络技术有限公司
申请日： 2022-01-13 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明实施例涉及一种网络异常流量检测方法、装置、电子设备及存储介质，包括：从流量采集设备采集到的网络流量中提取流量特征数据，所述流量采集设备用于针对待检测网络进行流量采集；将所述流量特征数据与多个正常流量特征数据范围分别进行比对；当比对出所述流量特征数据不处于任意一个所述正常流量特征数据范围时，确定所述网络流量为异常网络流量，以及将所述流量特征数据输入至已训练的识别模型，得到所述网络流量所属的异常类别。由此，可以提高网络异常流量检测结果的准确性。
网络异常流量检测方法装置电子设备存储介质

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