公开(公告)号：CN118659986B

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202411143981.5

申请日：2024-08-20

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 许郑勇 ,  曹达明 ,  翟江涛 ,  刘光杰 ,  吉小鹏

IPC: H04L43/024 ,  H04L41/16 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06F18/241

Abstract: 本发明提供了一种基于卷积神经网络的渐进式业务流量分类方法和装置，所述方法包括：通过设置初始时间窗口大小，阶段性地收集数据包，构建模型的特征输入和索引；输入到渐进式一维卷积神经网络对网络流量数据的时间序列特征进行学习，根据实际数据包使用数量动态选择输出头输出分类结果，将分类结果进行置信度评估；根据评估结果重新反馈给数据包时间窗口大小，从而灵活调整分类时所需数据包数量。本发明通过渐进式处理策略，有效应对数据中心环境下高速且复杂的网络流量，可以及时做出分类决策，显著提高处理速度和响应能力，本发明在数据中心网络管理，特别是在网络资源分配、服务质量保障及安全监控方面，展现了广泛的应用潜力。

公开(公告)号：CN118659986A

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202411143981.5

申请日：2024-08-20

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 许郑勇 ,  曹达明 ,  翟江涛 ,  刘光杰 ,  吉小鹏

IPC: H04L43/024 ,  H04L41/16 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06F18/241

Abstract: 本发明提供了一种基于卷积神经网络的渐进式业务流量分类方法和装置，所述方法包括：通过设置初始时间窗口大小，阶段性地收集数据包，构建模型的特征输入和索引；输入到渐进式一维卷积神经网络对网络流量数据的时间序列特征进行学习，根据实际数据包使用数量动态选择输出头输出分类结果，将分类结果进行置信度评估；根据评估结果重新反馈给数据包时间窗口大小，从而灵活调整分类时所需数据包数量。本发明通过渐进式处理策略，有效应对数据中心环境下高速且复杂的网络流量，可以及时做出分类决策，显著提高处理速度和响应能力，本发明在数据中心网络管理，特别是在网络资源分配、服务质量保障及安全监控方面，展现了广泛的应用潜力。