一种基于局部-全局特征注意力的加密应用流量分类方法及系统

    公开(公告)号:CN116827873A

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN202310199298.2

    申请日:2023-03-03

    Abstract: 本发明公开了一种基于局部‑全局特征注意力的加密应用流量分类方法及系统,该方法分为人工智能模型训练阶段和加密应用流量分类阶段。在人工智能模型训练阶段,将根据有应用类别标签的加密应用字节流序列,训练神经网络中的可学习参数,从而实现自动化的加密应用流量特征提取和加密应用流量分类,并得到训练好的加密流量分类模型。加密应用流量分类阶段,基于训练完成的加密应用流量模型参数,对网络环境中获取到的真实网络流量进行特征提取并完成加密应用流量分类。本发明通过局部‑全局特征注意力机制的加密应用流量建模方法,建立更加鲁棒的分类特征,实现对应用流量更加精准的分类。

    一种隧道报文的处理方法和装置

    公开(公告)号:CN114697160A

    公开(公告)日:2022-07-01

    申请号:CN202011581610.7

    申请日:2020-12-28

    Abstract: 本申请公开了一种隧道报文的处理方法和装置,预设报文处理策略表,存储隧道报文报头特征,报文特征标识和报文处理策略三者间的映射关系,所述方法包括:当接收到待处理隧道报文时,解析出其目标隧道头特征和目标原始报头特征;在第一、二报文处理策略表中分别查找目标隧道头特征和目标原始报头特征对应的第一、二报文特征标识并判断二者是否匹配;若匹配,则根据对应的报文处理策略,处理待处理隧道报文。该方案中增设报文特征标识,以标识策略表中报头特征属于何隧道报文;以目标报头特征为对象,查找第一、二报文特征标识并进行匹配,在二者匹配时,确定查找到两报头特征属于同一隧道报文,从而最终确定处理方式,提高了隧道报文处理的准确性。

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