一种基于深度学习的流量识别与特征提取方法专利查询专利号|摘要-满商公司网

一种基于深度学习的流量识别与特征提取方法

基本信息

申请号	CN202010651188.1	申请日	-
公开（公告）号	CN111860628A	公开（公告）日	2020-10-30
申请公布号	CN111860628A	申请公布日	2020-10-30
分类号	G06K9/62(2006.01)I	分类	计算；推算；计数;
发明人	刘畅	申请（专利权）人	上海乘安科技集团有限公司
代理机构	苏州创元专利商标事务所有限公司	代理人	范晴;王凯
地址	200000上海市长宁区长宁路999号6楼
法律状态	-

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的流量识别与特征提取方法，包括：数据包抓取，数据集建立，卷积神经网络建立，模型训练，模型自习及优化，网络数据包特征提取。本发明充分利用卷积神经网络在数据处理应用上的良好性能，设计一种兼具快速和准确的适合网络报文处理的卷积神经网络。并利用训练好的模型进行流量分类预测，把结果中预测错误和分类在正确类型下概率不足的数据包挑出来重新融入训练集训练模型，实现模型的自主优化。利用类激活映射（Class Activation Mapping）的方法，对流量进行特征提取，提取的特征字段可以使我们了解特定类型的数据包的特点，特征字段不仅可用于传统的DPI技术，亦适用于已经部署了DPI流量分类的应用场景。