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本发明提供了一种基于深度学习的网络流量内容类型识别方法和装置,所述方法包括:对采集的网络数据进行预处理,提取每个会话的上行数据包负载,按照固定长度分组为数据块,组批送入深度学习模型;深度学习模型通过卷积神经网络提取数据块的特征,通过全连接层映射到不同的内容类型;根据模型输出结果,获取每个会话的内容类型标签和置信度,输出至后续处理模块。本发明通过对网络数据包进行话单聚合和负载分组,利用端到端的深度学习模型进行内容类型识别,相比传统的基于规则或特征工程的方法,具有识别准确率高、实时性好、扩展性强等优势。本发明能够有效应用于网络安全监测、流量管控、协议分析等领域。
📄 2024108974299 📂 H04L47_2483 👤 南京信息工程大学 📅 2024-07-05
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发明 已授权

一种基于深度学习的网络流量内容类型识别方法和装置

2024108974299 · 南京信息工程大学
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🔋 高能量密度固态电解质材料与制备工艺
预算:¥50-100万截止:2026-08-30发布方:××新能源科技响应:8人

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固态锂电池电解质专利包

转让方:中国科学院××研究所
受让方:××新能源科技有限公司
交易类型:独占许可
交易金额:¥320万
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CRISPR基因编辑技术

转让方:××大学
受让方:××生物医药有限公司
交易类型:转让
交易金额:¥1,200万

SiC功率器件工艺专利

转让方:××半导体有限公司
受让方:××汽车电子集团
交易类型:转让
交易金额:¥680万
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钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
受让方:××能源集团
交易类型:开放许可
交易金额:¥50万/年