一种基于增量学习的加密流量分类方法
公开
摘要
本发明提供了一种基于增量学习的加密流量方法，涉及网络分类流量领域，包括步骤一、对原始流量进行预处理，转换生成三通道RGB图像数据集；步骤二、构建针对小尺寸流量图片的深度残差网络；步骤三、将部分类样本输入深度残差网络训练，实现加密流量分类；步骤四、更新网络模型及参数，训练一种基于类别平衡的损失函数，使其最小化；步骤五、在内存中筛选具有代表性的旧样本，保留旧样本学习经验；步骤六、重复上述步骤三、步骤四、步骤五。本发明能够有效的从动态增长的加密流量数据中实现增量学习，并提高其分类准确率，同时避免模型对新样本的倾斜。
基本信息
专利标题 ：
一种基于增量学习的加密流量分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114510732A
申请号 ：
CN202210106390.5
公开（公告）日 ：
2022-05-17
申请日 ：
2022-01-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
魏洁玲马秀丽金彦亮
申请人 ：
上海大学
申请人地址 ：
上海市宝山区上大路99号
代理机构 ：
上海上大专利事务所(普通合伙)
代理人 ：
何文欣
优先权 ：
CN202210106390.5
主分类号 ：
G06F21/60
IPC分类号 ：
G06F21/60 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F21/00
防止未授权行为的保护计算机、其部件、程序或数据的安全装置
G06F21/60
保护数据
法律状态
2022-05-17 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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