公开(公告)号：CN117097674A

公开(公告)日：2023-11-21

申请号：CN202311361615.2

申请日：2023-10-20

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 王攀 ,  金凯威

IPC: H04L47/125 ,  H04L47/2441 ,  H04L47/2475 ,  H04L47/36 ,  H04L47/43 ,  H04L69/16 ,  H04L69/22

Abstract: 本发明公开了一种采样时间不敏感频率维度可配置的网络特征提取方法，首先采集已标注的加密网络流量，对原始流量包进行清洗并保存为PCAP格式数据集；根据五元组将数据包按照流进行分组，并依据时间戳排序只保留每个流的前N1个数据包；提取统计特征、协议特征和负载特征；把统计特征、协议特征和负载特征拼接制作为特征数据集。本发明用于解决实时流量分类中对采样时间敏感、实时采集数据难以归一化的问题，并可根据设备性能调整采集周期。

公开(公告)号：CN116506310A

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202310454724.2

申请日：2023-04-25

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 王攀 ,  金凯威

IPC: H04L43/026 ,  H04L43/04 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于自动机器学习的路由器流量识别系统及方法，涉及网络流量识别技术领域，首先通过路由器管理平台采集PCAP格式的原始加密流量包；其次对采集到的PCAP格式的原始加密流量包进行流量特征提取，然后数据处理模块对特征提取后的数据集进行数据预处理，生成训练数据集；紧接着基于自动机器学习方法，通过两个模型训练子模块，经过超参数自动优化训练出流量识别模型；本发明将自动机器学习的方法运用在路由器上的流量识别方案上，用于解决路由器上流量识别的问题。