[发明专利]基于图神经网络和流时空关联的网络流量识别方法和系统有效
| 申请号： | 202210292940.7 | 申请日： | 2022-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN114389966B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 谭小彬;彭闯;杨坚;施钱宝 | 申请（专利权）人： | 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院（安徽省人工智能实验室） |
| 主分类号： | H04L43/04 | 分类号： | H04L43/04;H04L43/026;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 高川 |
| 地址： | 230000 安徽省合肥市高新区望江西路5089*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本申请公开一种基于图神经网络和流时空关联的网络流量识别方法和系统，包括：获取待识别网络数据集，提取待识别网络数据集中每一条待识别网络数据流的目标特征，并基于各待识别网络数据流的目标特征，构建网络数据流时空关联图，将网络数据流时空关联图进行图分割处理，获得各目标子图，基于已训练好的网络流量识别模型，对各目标子图进行识别，得到各目标子图的全局表征信息，并基于各目标子图的全局表征信息，确定各目标子图中待识别网络数据流所属的目标应用，其中，网络流量识别模型为基于预先提取的各网络数据流的节点特征和各网络数据流之间的时空关联特征构建的时空关联图进行迭代训练获得。本申请解决对网络流量识别准确性低的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 时空 关联 网络流量 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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