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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本申请涉及基于知识融合的双分支原型网络网站指纹识别系统和方法，该系统通过在构建基于一维神经网络模型的网站指纹识别特征提取器的基础上，利用小样本学习的方法结合原型网络思想，将流量数据样本转化为一维方向序列，利用神经网络从中提取高维特征并基于流量定制增强进行KP‑WF网站指纹元训练以优化高维特征提取器。在获得高维特征提取器之后，利用高维特征提取器的主干网络特征提取器参数以极少量样本建立逻辑回归分类器，以获得在目标任务中的分类能力，最终建立了双分支的模型结构，能够利用少量辅助数据集、少量目标数据集在跨域场景下进行准确的网站指纹识别。
主权项：1.一种基于知识融合的双分支原型网络网站指纹识别系统，其特征在于，包括：流量数据处理模块，用于获取网页浏览行为产生的流量数据并以pcap的格式保存；输入模块，用于读取所述流量数据作为网站识别的输入数据；KP-WF网站识别模块，用于接入所述输入数据并利用训练好的双分支原型网络网站指纹识别模型进行网站类别预测，输出所述网页浏览行为对应的网站类别；所述双分支原型网络网站指纹识别模型由基于流量定制增强的KP-WF网站指纹元训练获得的高维特征提取器和基于高维特征提取器的主干网络特征提取器参数进行KP-WF网站指纹元测试构建的逻辑回归分类器组成。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 基于知识融合的双分支原型网络网站指纹识别系统和方法
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