发明专利 已授权

一种基于样本增强与对比学习的恶意网络流量分类方法

📄 申请号:CN202311005429.5 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2023-08-10
公开号
CN117034112B
公开日
2025-09-26
申请人
浙江工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

网络安全防护, 入侵检测, 网络流量监控, 恶意软件检测

摘要

本发明属于网络安全和深度学习技术领域,具体涉及一种基于样本增强与对比学习的恶意网络流量分类方法。获取网络流量,抽取网络流量特征,构建网络流量样本集,对网络流量特征进行预处理,构建预训练集;训练基础模型,并计算损失值,根据损失值计算基础模型的参数并更新,得到对比学习恶意流量分类模型;采用对比学习恶意流量分类模型在新任务中进行恶意流量分类。本发明采用轻资源占用的浅层神经网络架构的基础模型,占用资源少,运行效率高;采用随机遮掩网络流量特征构造对比任务的启发式方法,可以进行数据增强;对比学习恶意流量分类模型具有良好的分类性能来区分已知网络流量类别,并能够分类未知的小样本恶意网络流量。

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是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN117034112B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:95 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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