[发明专利]一种网络流量分析方法、装置、存储介质及设备有效
| 申请号： | 201910949502.1 | 申请日： | 2019-10-08 |
| 公开（公告）号： | CN110650058B | 公开（公告）日： | 2022-03-04 |
| 发明（设计）人： | 丁琦;梁松涛;李鑫;卫志刚;李顶占;李旭升;陈允;刘金辉;杨振赢;张珂飞 | 申请（专利权）人： | 河南省云安大数据安全防护产业技术研究院有限公司 |
| 主分类号： | H04L41/14 | 分类号： | H04L41/14;H04L43/08 |
| 代理公司： | 郑州德勤知识产权代理有限公司 41128 | 代理人： | 黄红梅 |
| 地址： | 450000 河南省郑州市金水区杨金*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提供一种网络流量分析方法、装置、存储介质及设备。本发明技术方案首先基于流量时间序列数据之间的距离的计算，对流量时间序列数据进行聚类，并根据聚类结果，衡量时间序列的各个特征在聚类得到的各个类别中的分布的重叠程度，然后选择重叠程度较低的特征组成分析特征集，再利用分析特征集对流量时间序列数据提取特征并进行网络流量分析。与现有技术中的方案相比，本发明的技术方案具有特征选择更客观、分析结果可靠性高的优点。本发明技术方案可用于网络流量分类、预测、异常检测等，通用性强，用途广泛。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 网络流量 分析 方法 装置 存储 介质 设备 | ||
【主权项】：
1.一种网络流量分析方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、获取不同时间段和/或不同空间和/或不同地址和/或不同业务的多个流量时间序列数据；/nS2、基于所述多个流量时间序列数据之间的距离的计算，对所述多个流量时间序列数据进行聚类；/nS3、根据对所述多个流量时间序列数据聚类的结果，从时间序列待选特征集中筛选出一项或多项特征，组成分析特征集；其中筛选特征的原则是，通过衡量特征值或特征向量在聚类得到的各个类别中的分布的重叠程度，选择所述重叠程度较低的特征；/nS4、根据所述分析特征集，对流量时间序列数据提取特征并进行网络流量的分类和/或预测和/或异常检测。/n
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