[发明专利]基于嵌套式深度孪生神经网络的移动端用户行为检测方法有效
| 申请号： | 201911314528.5 | 申请日： | 2019-12-19 |
| 公开（公告）号： | CN111159250B | 公开（公告）日： | 2023-02-21 |
| 发明（设计）人： | 刘瑶;娄云;李佳洲;鲁俊良;刘梦娟 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学;赛尔网络有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都正德明志知识产权代理有限公司 51360 | 代理人： | 陈瑶 |
| 地址： | 610000 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于嵌套式深度孪生神经网络的移动端用户行为检测方法，包括以下步骤：分别采集纯净流量包和真实流量包，并构建训练数据；将纯净流量包和真实流量包的大小作为其特征，并对特征进行对10取模运算；分别用正数和负数表示流入和流出移动端的流量包；对纯净流量包和真实流量包进行重新排列后，滤除干扰纯净流量包和干扰真实流量包；构建嵌套式深度孪生神经网络，并根据训练数据对其进行训练；将待检测的真实流量包输入训练好的嵌套式深度孪生神经网络，得到移动端用户行为的识别结果。本发明需要的基础数据少，易于实现，且不用手动去除噪音流量，能够精准的识别移动端的用户行为。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 嵌套 深度 孪生 神经网络 移动 用户 行为 检测 方法 | ||
【主权项】：
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