[發(fā)明專利]一種網(wǎng)絡(luò)流量分類方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811535347.0
• 申請(qǐng)日: 2018-12-14
• 公開（公告）號(hào): CN109726744B
• 公開（公告）日: 2020-11-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 趙世林;葉可江;須成忠
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 深圳先進(jìn)技術(shù)研究院
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62
• 代理公司: 北京市誠輝律師事務(wù)所 11430
• 代理人: 范盈

1.一種網(wǎng)絡(luò)流量分類方法，其特征在于：所述方法包括如下步驟：

步驟1、采集網(wǎng)絡(luò)流量樣本數(shù)據(jù)；

步驟2、對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到樣本數(shù)據(jù)集；

步驟3、對(duì)所述樣本數(shù)據(jù)集中的樣本數(shù)據(jù)打標(biāo)簽，得到標(biāo)簽數(shù)據(jù)集；

步驟4、將所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)集和未知標(biāo)簽數(shù)據(jù)集整合，得到混合訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；

步驟5、對(duì)所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)集的網(wǎng)絡(luò)流進(jìn)行分層協(xié)議特征提取，得到特征流數(shù)據(jù)集；

步驟6、采用聚類算法對(duì)所述混合訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和所述特征流數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練建模和測(cè)試驗(yàn)證；

步驟7、輸出分類結(jié)果。

2.如權(quán)利要求1所述的網(wǎng)絡(luò)流量分類方法，其特征在于：所述步驟1包括如下步驟：

101、選擇數(shù)據(jù)庫；

102、監(jiān)控所述數(shù)據(jù)庫中的已知網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用流量和未知網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用流量；

103、捕捉所有應(yīng)用流量信息，采集樣本數(shù)據(jù)。

3.如權(quán)利要求1所述的網(wǎng)絡(luò)流量分類方法，其特征在于：所述步驟1中樣本數(shù)據(jù)包括已知網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包和網(wǎng)絡(luò)日志，所述樣本數(shù)據(jù)包括未知網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包和網(wǎng)絡(luò)日志。

4.如權(quán)利要求1所述的網(wǎng)絡(luò)流量分類方法，其特征在于：所述步驟2對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理包括清洗樣本數(shù)據(jù)流量，去除不規(guī)則的數(shù)據(jù)包。

5.如權(quán)利要求1所述的網(wǎng)絡(luò)流量分類方法，其特征在于：所述步驟3對(duì)樣本數(shù)據(jù)打標(biāo)簽包括找出已知網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用流量的IP地址、端口號(hào)和傳輸協(xié)議；通過查找網(wǎng)絡(luò)日志中與已知網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用關(guān)聯(lián)的IP地址和端口號(hào)，完成標(biāo)簽匹配，得到擴(kuò)充流標(biāo)簽數(shù)據(jù)集。

6.如權(quán)利要求1所述的網(wǎng)絡(luò)流量分類方法，其特征在于：所述步驟4將有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集和未知標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集整合包括采用標(biāo)簽傳播算法從未知網(wǎng)絡(luò)包里抽取實(shí)例，通過提取已打標(biāo)簽數(shù)據(jù)集和未打標(biāo)簽數(shù)據(jù)集的目的IP、目的端口號(hào)和傳輸協(xié)議，進(jìn)行同源匹配；得到混合訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

7.如權(quán)利要求1所述的網(wǎng)絡(luò)流量分類方法，其特征在于：所述步驟5對(duì)標(biāo)簽數(shù)據(jù)集的網(wǎng)絡(luò)流進(jìn)行分層協(xié)議特征提取包括輸入標(biāo)簽數(shù)據(jù)集，對(duì)每個(gè)標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行分層協(xié)議特征提取，得到特征流數(shù)據(jù)集。

8.如權(quán)利要求1所述的網(wǎng)絡(luò)流量分類方法，其特征在于：所述步驟6包括對(duì)所述混合訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和所述特征流數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類，然后不斷迭代訓(xùn)練，測(cè)試訓(xùn)練好的分類模型。

9.如權(quán)利要求1～8中任一項(xiàng)所述的網(wǎng)絡(luò)流量分類方法，其特征在于：所述步驟2中樣本數(shù)據(jù)包括未知流量和已知流量。

10.如權(quán)利要求9所述的網(wǎng)絡(luò)流量分類方法，其特征在于：所述步驟3對(duì)樣本數(shù)據(jù)打標(biāo)簽包括對(duì)已知應(yīng)用流量樣本數(shù)據(jù)打標(biāo)簽。