一种基于两阶段序列特征学习的网络流量分类方法及系统
基本信息
| 申请号 | 2017112050471 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN108199863B | 公开（公告）日 | 2018-06-22 |
| 申请公布号 | CN108199863B | 申请公布日 | 2018-06-22 |
| 分类号 | H04L12/24(2006.01)I; | 分类 | 电通信技术; |
| 发明人 | 叶晓舟;王伟;曾学文 | 申请（专利权）人 | 北京中科智网科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京亿腾知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 陈霁 |
| 地址 | 100190北京市海淀区北四环西路21号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种基于两阶段序列特征学习的网络流量分类方法，方法包括：在数据包和网络流两个层次上分两阶段使用长短时记忆神经网络学习网络流量的序列特征，第一阶段在流量字节序列的基础上生成数据包向量序列，第二阶段在数据包向量序列的基础上进一步生成网络流向量，最后使用分类器对网络流向量执行流量分类。该方法充分考虑了网络流量的内部结构组织关系，有效利用了长短时记忆神经网络的时序特征学习能力，得到比较综合全面的流量特征后再进行分类，能够实现更加准确的网络流量分类效果。 |
