本发明公开了一种基于马尔可夫矩阵的数据包特征值存储方法，包括：对网络传输中的数据包进行捕捉，基于获得的数据包构建数据包集合；遍历提取数据包的特征值，记录数据包集合中每一个数据包的传输方向；对提取到的特征值进行离散化，获得离散化后的特征值；根据离散化后的特征值建立基于马尔科夫链的状态转移矩阵，将得到的马尔可夫矩阵进行拼接，获得所求结果。本发明通过更改数据包特征值的存储方式，用分类技术代替聚合技术，从而保留数据包特征值的更多信息，能够更加有效地分辨恶意流与正常流。
📄 2023100233195
📂 H04L43_026
👤 广东工业大学
📅 2023-01-09
本发明公开了一种基于分类器及网络结构的加密流量分类方法，属于加密流量识别领域。步骤如下：S1、通过所述网络流量收集模块进行网络流量收集；S2、通过所述流量数据预处理模块进行流量数据预处理；S3、通过所述流量解析模块进行流量聚合；S4、再通过所述流量解析模块进行计算代价矩阵；S5、通过所述分类器训练及优化模块进行分类器的训练；S6、通过所述分类器训练及优化模块进行分类器优化。本发明在较短的训练时间内可以获得较高的性能，适用于类别不平衡的数据集和特征提取困难的加密流量分类识别。
📄 2021113115022
📂 H04L43_026
👤 南京信息工程大学
📅 2021-11-08
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