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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：本申请涉及一种基于开放式半监督学习的网络流量检测方法、装置和设备，所述方法构建了由已知流量检测模型、多二元流量检测模块以及未知流量检测模型组成的网络流量检测模型；利用少量标记数据和大量未标记数据来训练模型，从而实现准确识别已知类，同时检测未知类的能力。为了利用新来的未标记流量，本方法采用开放式半监督技术从未标记的数据中选择已知类数据，以优化已知流量检测模型；为了检测未知流量，本方法结合已知流量检测模块和多二元流量检测模型的输出概率，为所有未标记的数据生成辅助标签，以辅助标签用作监督训练未知流量检测模型。本方法可以准确识别已知类流量，同时还可以检测未知类，从而更好地符合真实场景的需求。
主权项：1.一种基于开放式半监督学习的网络流量检测方法，其特征在于，所述方法包括：将获取的原始流量数据分为第一样本集和第二样本集；所述第一样本集包含所有标记流量样本，所述第二样本集包含所有未标记流量样本；采用所述第一样本集训练已知流量检测模型；采用所述第一样本集训练多二元流量检测模型；其中所述多二元流量检测模型包括多个子分类器，每个子分类器都是One-Vs-All的二元分类器；根据将每个未标记流量样本分别输入到训练后的已知流量检测模型和训练后的多二元流量检测模型得到的概率，生成每个未标记流量样本的辅助标签；以所述辅助标签为监督，采用所述第二样本集训练未知流量检测模型；根据所述辅助标签，从所述第二样本集中选择已知类流量样本作为模型优化用样本，采用所述模型优化用样本对已知流量检测模型进行优化；采用训练好的网络流量检测模型中已知流量检测模型或未知流量检测模型对待检测流量数据进行检测，得到网络流量检测结果；所述网络流量检测模型包括：已知流量检测模型、多二元流量检测模型以及未知流量检测模型。
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 基于开放式半监督学习的网络流量检测方法、装置和设备
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