本发明属于互联网技术领域，提供了一种基于特征数据和深度学习的网络流量识别方法及系统，该方法包括如下步骤：获取待识别网络流量数据；对待识别网络流量数据进行预处理，得到特征数据；根据特征数据和训练好的神经网络模型进行服务类型分类，得到网络流量的服务类型；所述训练好的神经网络模型包括两层，第一层用于判断网络流量数据是否为Tor或VPN网络流量数据，第二层用于对Tor或VPN数据的网络流量数据进行分类；将网络流量的分类结果通过可视化界面展示，对网络流量的未来发展形式进行预测。
📄 2021113546682
📂 H04L43_045
👤 山东师范大学
📅 2021-11-16
本发明公开了一种基于跨模态特征融合的多任务加密网络流量分类方法，包括：获取待识别的原始流量；预处理原始流量，并获得其格式化样本；将格式化样本输入至训练完成后的基于特征融合技术的多模态多任务深度神经网络，得到对于每个任务对应的预测向量；取其中最大的值对应的分类作为加密流量在该任务上最终的分类标签。本发明能实现对流量特征的自动提取、融合，并根据融合后的结果做出多任务预测；具有通用性；实现包级别和流级别统计特征和有效载荷的融合；通过双路特征提取模块抽取每个数据包的有效载荷低阶的时序特征和全局统计特征，并用全局统计特征指导对有效载荷时序特征的进一步提取；改善了特征提取的效果，具有更好的分类效果。
📄 2021114313143
📂 G06K9_62
👤 南京邮电大学
📅 2021-11-29
本发明公开了一种基于自适应反馈调节机制的网络流量灰色预测方法，基于已构建好的网络拓扑的目标待预测的连续流量序列，通过归一化处理，构造基于修正因子的反馈修正函数、对归一化的流量序列中的每个元素施加反馈修正函数，之后采用滑动窗口方式对流量序列进行预测获得预测值，并将每一时刻的窗口滑动预测值分别与其对应在中下一时刻的流量值做减法对比计算流量序列误差，获得三种预测值与真实值的大小关系，根据三种关系更新下一时刻窗口滑动预测的修正因子，最后进行反归一化处理得到待预测的连续流量序列的预测流量序列，本发明提出的基于自适应反馈调节机制的网络流量灰色预测方法，在预测精度和效率方面均具有优势。
📄 2022111994778
📂 H04L41_147
👤 南京信息工程大学
📅 2022-09-29
本发明提供了一种基于梯度对抗的网络流量防测绘方法，提前构造网络流量预测模型，并将历史网络流量数据输入该网络流量预测模型，得到相对应的下一个时间段的网络流量预测值，并根据预测值和真实的预测值对应时间段的实际值求损失函数，最后对损失函数进行关于历史网络流量输入值的梯度求解，以此向网络中增加相对应的虚假流量值，以达到扰乱敌对方预测模型并导致其预测错误的目的，能够切实可靠地降低了区域网络的风险。
📄 2021110373696
📂 H04L41_14
👤 浙江工业大学
📅 2021-09-06
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。
📄 2023110054295
📂 G06F18_241
👤 浙江工业大学
📅 2023-08-10
本发明提出基于改进ESN的网络流量预测方法，先对网络流量数据进行连续采集，再在其基础上对原始的网络流量数据进行降噪处理，得到降噪后的网络流量数据；同时构造基于改进ESN的网络流量预测模型，将降噪后的网络流量数据和原始网络流量数据相结合作为输入，并构造具有固定结构的双环储备池结构代替原始ESN的随机储备池结构；最终通过训练改进ESN并获得可以用于网络流量预测的基于改进ESN的网络流量预测模型。通过该方法可以提高网络流量预测结果的准确率，可以在非线性时间序列预测中取得更好的预测效果。
📄 2018103838288
📂 H04L12_24
👤 南京邮电大学
📅 2018-04-26
本发明公开了一种基于动量改进对偶分解的无线网络流量分载方法，属于无线网络资源分配技术领域，包括以下步骤：建立基站向接入点分载数据流量的最优化问题；每个基站根据当前的对偶变量更新相应的流量分载向量，根据更新后的流量分载矩阵更新对偶变量，重复上述过程直至流量分载矩阵达到收敛，从而得到最优的流量分载方案。本发明基于动量改进对偶分解的流量分载方法，针对传统对偶分解算法收敛速度慢的问题，引入动量对对偶变量的更新过程进行优化，实现蜂窝网络中流量分载问题的效用最大化，并取得比传统对偶分解算法更快的收敛速度。
📄 2018102366453
📂 H04W28_08
👤 浙江理工大学
📅 2018-03-21
本发明公开了一种基于网络流量特征权重图谱的入侵检测方法，对公开数据集进行预处理，利用预处理得到的数据集获得特征基准图谱，并利用每个样本和特征基准图谱得到样本特征权重图谱，将特征权重图谱导入神经网络进行训练，获得训练好的神经网络，利用训练好的神经网络来对待检测网络流量进行检测。由于在特征权重图谱中强化了重要的分类特征，类图形矩阵中图形轮廓加深后，能有更好的识别效果。相较于以往的方法，本发明提升了识别率。
📄 2019104122975
📂 H04L29_06
👤 杭州电子科技大学
📅 2019-05-17
本发明涉及网络流量分类技术领域，涉及一种类不平衡的网络流量分类方法、装置及计算机设备；所述方法包括获取待分类的网络流量数据，并提取出网络流量的特征；采用特征选择算法删除不相关特征以及冗余特征，并对剩余的特征降维，从而选择出最优特征子集；将所述最优特征子集输入至基于权重的多分类器中，采用增量学习的方式，进行网络流量分类训练，优化分类器性能后，对网络流量进行分类。本发明针对网络流量样本分布不平衡问题，删除了不相关特征以及冗余特征，在保证整体分类准确度的前提下，有效提高小类别的识别率；引入增量学习思想，提高模型更新训练的灵活性，降低模型更新的周期；利用基于权重的多分类器，减小了概念漂移带来的影响。
📄 2019112911446
📂 G06K9_62
👤 湖南美图信息科技有限公司
📅 2019-12-16
本申请公开了一种网络流量的监控方法、装置、计算机设备及存储介质，其中方法包括：获取用户的IP地址对应的用户网络流量值；获取所述IP地址对应的业务逻辑层以及在所述业务逻辑层中与所述IP地址处于同一IP层的IP地址对应的同层网络流量值；根据所述用户网络流量值和同层网络流量值计算所述业务逻辑层中各层对应的业务网络流量值；根据所述业务网络流量值确定预设监控规则；基于预设监控规则，根据所述用户网络流量值对所述用户的IP地址进行流量监控。该方法可提供更加丰富的流量统计方式，同时实现了根据不同层级的网络对象进行限速，提供更丰富的限速功能。
📄 2018110007861
📂 H04L12_801
👤 平安科技(深圳)有限公司
📅 2018-08-30
本发明实施例公开了一种网络流量测试方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，其中所述方法应用于服务器，所述服务器与多个从服务器相连，所述方法包括向多个从服务器发送对应的启动测试指令，以在所有从服务器进行启动后获取每个从服务器相应的网络流量数据；从所述从服务器启动开始计测试时间，判断所述测试时间是否达到预设时间阀值T；若所述测试时间达到预设时间阀值T，向所有从服务器发送停止测试指令，以使所有从服务器停止工作；根据所述测试时间达到预设时间阀值T时所获取的所有从服务器相应的网络流量数据，计算得到总网络流量数据。本发明可以快速准确地实现对网络流量数据的统计，从而准确地计算得到总网络流量数据。
📄 2018101832200
📂 H04L12_26
👤 平安科技(深圳)有限公司
📅 2018-03-06
本发明公开了一种网络流量监测方法、装置、计算机设备及存储介质。该网络流量监测方法包括：获取实际网络流量，基于实际网络流量获取对应的至少一个预设应用场景和与预设应用场景相对应的实际特征向量；基于至少一个预设应用场景查询预设的正常流量模型库，获得与每一预设应用场景对应的正常特征向量；若同一预设应用场景对应的实际特征向量和正常特征向量的交集小于第一阈值，则预设应用场景对应的实际特征向量为异常流量集；统计获取异常流量集的对应的异常占比，若异常占比大于第二阈值，则实际网络流量为异常网络流量。该方法通过简单高效的方法识别出是否存在异常流量，适用于网络流量运算量较大的云安全领域。
📄 2018102394148
📂 H04L29_06
👤 平安科技(深圳)有限公司
📅 2018-03-22
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