[发明专利]一种自适应的半监督网络流量分类方法、系统及设备有效
| 申请号： | 201711103942.2 | 申请日： | 2017-11-10 |
| 公开（公告）号： | CN107846326B | 公开（公告）日： | 2020-11-10 |
| 发明（设计）人： | 冉静;孔晓晨;刘元安;胡鹤飞;袁东明 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | H04L12/26 | 分类号： | H04L12/26;H04L12/851;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种自适应的半监督网络流量分类方法、系统及设备，该方法包括：获取网络流，提取每条网络流中预设固定量的流特征，得到网络流特征向量；根据已标记的网络流特征向量，计算出每个类型中的网络流特征向量集合的质心，得到向量集M；以向量集M为初始中心点，进行自适应的半监督k‑means聚类；根据最大后验概率，将得到的每类簇中的网络流映射到所属的流量类型；将已知类型的流量簇作为训练数据，训练出线上的流量分类器。还涉及一种系统，该系统包括：获取模块、向量集处理模块、聚类模块、分类模块、输出模块。还涉及一种设备，该设备包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 自适应 监督 网络流量 分类 方法 系统 设备 | ||
【主权项】：
一种自适应的半监督网络流量分类方法，其特征在于,该自适应网络流量分类方法包括：S1，获取已标记类型和未标记类型的网络流，提取每条网络流中预设固定量的流特征，得到网络流特征向量；S2，根据已标记的网络流特征向量，计算出每个类型中的网络流特征向量集合的质心，得到向量集M；S3，以所述向量集M为k‑means聚类的初始中心点，对混合的已标记类型和未标记类型的网络流特征向量集X进行自适应的半监督k‑means聚类，并输出k‑means的聚簇；S4，根据输出的聚簇中每个簇的已标记网络流特征向量的最大后验概率，将得到的每类簇中的网络流映射到所属的流量类型中，得到已知类型的流量簇；S5，将所述已知类型的流量簇作为训练数据，训练出线上的流量分类器。
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