[发明专利]一种基于半监督学习的应用流自动分类方法有效
| 申请号： | 202011010285.9 | 申请日： | 2020-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN112187664B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 吴桦;陈晰颖;程光 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | H04L47/2441 | 分类号： | H04L47/2441;H04L9/40;G06F18/231;G06F18/24;G06F18/22 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 叶涓涓 |
| 地址： | 211189 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于半监督学习的应用流自动分类方法，该方法从网络流量数据中提取有效特征，包括非比例特征和比例特征；使用自底向上的层次聚类算法实现对网络流量的多层次自动分类，在每一层次的聚类中计算非比例特征的余弦相似度和比例特征的欧氏距离，将结果中满足阈值条件的流聚合为一类，调整分类阈值逐层聚类直到将所有原始流量最终聚合为一类；确定聚类结果中能够将典型流量类型区分开来且将同一类流量聚合为一类的流量类型层，根据已有标签的典型流量信息为流量类型层中的各类流量打上流量类型标签。本发明可自动区分网络流量的流量类型，可用于网络管理和网络安全监测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 应用 自动 分类 方法 | ||
【主权项】：
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