一种基于神经网络的海量流量数据类型的检测方法
基本信息
| 申请号 | CN201911300824.X | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111160427A | 公开（公告）日 | 2020-05-15 |
| 申请公布号 | CN111160427A | 申请公布日 | 2020-05-15 |
| 分类号 | G06K9/62;G06N3/04;H04L29/06 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 赵玉媛;吴振豪;陈钟;李青山;杨可静;兰云飞;吴琛;李洪生;王晓青 | 申请（专利权）人 | 博雅信安科技（北京）有限公司 |
| 代理机构 | 沈阳东大知识产权代理有限公司 | 代理人 | 博雅信安科技（北京）有限公司;北京国信云服科技有限公司 |
| 地址 | 100037 北京市海淀区翠湖南环路13号院 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供一种基于神经网络的海量流量数据类型的检测方法，涉及信息处理技术领域。该方法首先对原始流量进行流量类型标注，作为原始训练数据集，并对其以会话为单位进行切割，每个会话单独组成流量数据包序列，并在长度上加以处理，得到若干条等长数据包，将该数据包数据进行图形化操作，并按照时间顺序堆叠成流量图像三维数据；然后将预处理好的流量图像三维数据送入以3D卷积神经网络为基础的流量分类模型中，训练保存该模型，并检测模型准确性。将待分类的流量数据进行相同预处理操作，送入训练好的模型，得到分类结果。本发明提供的检测海量流量数据类型的方法，能够在接受海量流量数据的同时，快速准确的对流量数据类型做出分类。 |
