一种基于长短词频的加密音视频流量识别方法及系统

    公开(公告)号:CN116311204A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310210484.1

    申请日:2023-03-07

    Abstract: 本发明公开一种基于长短词频的加密音视频流量识别方法及系统,属于网络流量识别领域。通过爬虫访问网站音视频,产生的音视频流量通过中间人代理解密,根据解密出的明文流量信息构建指纹库;针对待检测的在线加密音视频流量,根据TLS握手信息识别加密音视频流,聚合音视频块,根据音视频块的TCP有效负载大小构造在线音视频指纹序列;将指纹库中的离线音视频指纹序列与在线音视频指纹序列转换为两种词频序列,根据这两种词频序列中的单词的词频计算指纹匹配概率,完成识别。本发明无需大量的训练数据集,每一个音视频仅需一份样本,能够加快在线识别速度,且能克服音视频指纹不连续的问题。

    一种层次化深度图卷积网络的训练方法

    公开(公告)号:CN115828996A

    公开(公告)日:2023-03-21

    申请号:CN202111102875.9

    申请日:2021-09-15

    Abstract: 本发明公开了一种层次化深度图卷积网络的训练方法,其特征在于,包括如下步骤:1)将目标领域的图中的节点特征输入待训练的层次化深度图卷积网络;2)每次迭代训练时,计算邻接矩阵A的对称归一化邻接矩阵3)判断当前迭代次数k是否小于设定迭代次数K,若小于则进行步骤4),否则结束训练;4)计算该层次化深度图卷积网络第k+1次迭代训练后输出的节点嵌入Zk+1,然后根据Zk+1计算该层次化深度图卷积网络第k+1次迭代训练后输出的各节点的类别predk+1;5)采用predk+1和节点真实标签的交叉熵作为损失函数,对该层次化深度图卷积网络的参数矩阵进行参数优化,迭代次数加一,返回步骤3)。

    基于图神经网络的DDoS攻击检测方法及装置

    公开(公告)号:CN114915444B

    公开(公告)日:2023-03-10

    申请号:CN202210293159.1

    申请日:2022-03-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的DDoS攻击检测方法及装置,所述方法包括:将待检测流量中的数据包按照 二元组进行分组;对每一分组,按时间排序所述数据包,并根据所述数据包为上行流量或下行流量,将所述分组划分为若干小组;针对每一分组,构建至少一个图结构;使用图神经网络计算所述图结构的表征,并基于所述表征进行分类,得到所述图结构的DDoS攻击检测结果;结合各图结构的DDoS攻击检测结果,获取所述待检测流量的DDoS攻击检测结果。本发明更好地体现了DDoS攻击流量的固有特性,具有更高的准确率。

    基于图神经网络的DDoS攻击检测方法及装置

    公开(公告)号:CN114915444A

    公开(公告)日:2022-08-16

    申请号:CN202210293159.1

    申请日:2022-03-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的DDoS攻击检测方法及装置,所述方法包括:将待检测流量中的数据包按照 二元组进行分组;对每一分组,按时间排序所述数据包,并根据所述数据包为上行流量或下行流量,将所述分组划分为若干小组;针对每一分组,构建至少一个图结构;使用图神经网络计算所述图结构的表征,并基于所述表征进行分类,得到所述图结构的DDoS攻击检测结果;结合各图结构的DDoS攻击检测结果,获取所述待检测流量的DDoS攻击检测结果。本发明更好地体现了DDoS攻击流量的固有特性,具有更高的准确率。

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