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摘 要:本发明公开了一种面向类别不平衡下的加密流量识别方法,步骤如下:S1、获取数据集;S2、平衡数据集:采用基于密度估计的改进SMOTE算法,对原始实验数据集进行处理;S3、数据预处理:读取数据流,截断数据,并进行归一化处理;S4、最优化特征集:通过变分自动编码器模型自动提取特征,通过网络流量来识别领域常用的特征,并利用基于树模型的特征选择法得到最优化特征集;S5、识别流量:将最优化特征集输入到基于遗传算法改进的随机森林CGA‑RF分类器算法,识别目的加密流量;S6、对获得的指标结果分析,优化加密流量识别方法。本发明识别率高,误报率低,适用于对数据集的类别不平衡性和特征提取困难的加密流量识别。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010733979.9 | 专利名称: | 一种面向类别不平衡下的加密流量识别方法 |
申请日: | 2020-07-27 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | H04L47/2441搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2023-04-07 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111817982B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |