[发明专利]一种基于深度学习的网络流量过滤规则转化方法有效
| 申请号： | 202111043954.7 | 申请日： | 2021-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN113489751B | 公开（公告）日： | 2021-12-10 |
| 发明（设计）人： | 张帆;宋卓学;赵子鸣;陈欢;李亮 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310058 *** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的网络流量过滤规则转化方法，该方法包括数据包原始字节特征提取、决策树提取神经网络内容、决策树剪枝、决策树规则转化、规则选取。本发明使用数据包原始字节作为特征，提高了模型训练和预测的效率，使得模型更具备可扩展性；其次本发明使用决策树提取神经网络内容，将剪枝后的决策树转化为一系列规则，并能按需选取规则，利用得到的规则实现了对网络中流量的识别与分类，该方法检测准确率高，可解释性强，处理速度快，在网络节点中部署，可以高效地识别网络攻击流量，保证了实时性和应用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 网络流量 过滤 规则 转化 方法 | ||
【主权项】：
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