CN119449634A 网络流量分类模型构建方法、网络流量分类方法及装置 （北京神舟航天软件技术股份有限公司）

司量进行分流；对历史网络流量分流进行特征提流量特征输入训练好的网络流量单流特征提取通过基于神经网络的网络流量单流特征提取模2获取历史网络流量和所述历史网络流量对应的分类标签，对所述历对所述历史网络流量分流进行特征提取，得到所述历史网络流量分流对应的流量特将所述流量特征输入训练好的网络流量单流特征提取模型，得到利用所述单流特征及对应的所述分类标签对网所述对所述历史网络流量分流进行特征提取，得到所述历史网络流量分流对应的流量特定所述数据包大小特征为所述历史网络流量分构建初始流量单流特征提取模型，所述初始流量单流特征提取模型采用浅层神经网利用所述流量特征和所述单流特征标签，对所述初始流量单流特征提取模型进行训将所述神经元输出树和所述输入神经元树合并生成网络流量融合规则树对所述待检测网络流量分流进行特征提取，得到所述待检测网络流量分流的流量特将所述流量特征输入目标网络流量分类模型，得到所述待检第一网络流量获取分流模块，用于获取历史网络流量和3第一特征提取模块，用于对所述历史网络流量分流进单流特征提取模块，用于将所述流量特征输入训练好的网络流量单流特征提取模型，分类模型训练模块，用于利用所述单流特征及对应第二网络流量获取分流模块，用于获取待检测网络流量，第二特征提取模块，用于对所述待检测网络流量分流进行特存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接的网络流量分类模型构建方法或者执行权利要求59.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述机执行权利要求1至4中任一项所述的网络流量分类模型构建方法或者执行权利要求5所述4有效负载和传输层行为模式的分类方法由于受到加密数据包头等因素的影响无法实现精[0006]获取历史网络流量和历史网络流量对应的分类标签，对量特征输入训练好的基于神经网络的网络流量单流特征提取模型，提取对应的单流特征，流量单流特征提取模型减少了分类模型的输入数据量，从而降低规则树模型的计算时间，5[0013]在该方式中，通过提取历史网络流量分流中预设数量数[0016]构建初始流量单流特征提取模型，初始流量单流特征提取模型采用浅层神经网提取模型的输出是计算减少了分类模型的输入数据量，从而降低规则树模型的计算时间，[0028]将流量特征输入目标网络流量分类模型，得到待检测网[0033]单流特征提取模块，用于将流量特征输入训练好的网络6上述第一方面或其对应的任一实施方式的网络流量分类模型构建方法或者执行第二方面网络流量分类模型构建方法或者执行第二方面的网使计算机执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的网络流量分类模型构建方法或者[0044]图2是根据本发明实施例的一种基于机器学习的网络流量分类方法的流程示意7有效负载和传输层行为模式的分类方法由于受到加密数据包头等因素的影响无法实现精[0055]本实施例中的计算机设备，适用于当前企业办公大多依赖于统一平台的网络办量特征输入训练好的基于神经网络的网络流量单流特征提取模型，提取对应的单流特征，流量单流特征提取模型减少了分类模型的输入数据量，从而降低规则树模型的计算时间，是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，[0057]在本实施例中提供了一种网络流量分类模型构建方法，可用于上述的计算机设bduration:<抓一个包持续时间>_i<网络接口>。以应用程序的种类为依据对其产生的网8[0064]步骤S104，利用单流特征及对应的分类标签对网络流量融合规则树模型进行训[0067]在一实施场景中，图2是根据本发明实施例的一种基于机器学习的网络流量分类[0074]本实施例提供的网络流量分类模型构建方法，通过采集历史网络流量并进行分通过对网络流量融合规则树模型进行训练，进一步提高了网络流量分类模型的分类准确[0075]在本实施例中提供了一种网络流量分类模型构建方法，可用于上述的计算机设9[0080]在一示例中，图4是根据本发明实施例的一种网络流量分流特征提取模块的流程[0084]在该方式中，通过提取历史网络流量分流中预设数量数[0089]步骤b3：将上述步骤所得的每个样本将分流后的n个特征作为网络流量单流特征提取模型的输出是计算减少了分类模型的输入数据量，从而降低规则树模型的计算时间，[0093]步骤S304，利用单流特征及对应的分类标签对网络流量融合规则树模型进行训[0097]步骤c12：提取每个样本最优特征提取模型中每个隐含层中每个神经元的输出结[0106]具体地，图5是根据本发明实施例的一种网络流量融合规则树模型构建的流程示和步骤d6输入神经元树根据隐含层数据的关系合成数量数据包的数据包大小特征，确定数据包大小特征为历史网络流量分流对应的流量特[0126]第一网络流量获取分流模块701，用于获取历史网络流量和历史网络流量对应的[0128]单流特征提取模块703，用于将流量特征输入训练好的网络流量单流特征提取模[0129]分类模型训练模块704，用于利用单流特征及对应的分类标签对网络流量融合规[0149]本实施例中的网络流量分类装置是以功能单元的形式来呈现，这里的单元是指[0150]本发明实施例还提供一种计算机设备，具有上述图7所示的网络流量分类模型构主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在计算机设备内执行的指令进行处存储在远程存储介质或非暂时机器可读存储介质中并将被存储在本地存储介质中的计算