公开(公告)号：CN116192765B

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202310245479.4

申请日：2023-03-14

Applicant: 东南大学

Inventor： 胡晓艳 ,  施语欣 ,  程光 ,  吴桦

IPC: H04L47/2483 ,  G06N3/0464 ,  H04L47/2441 ,  H04L9/40

Abstract: 本发明提出了一种基于注意力机制的物联网设备流量早期识别方法，分为四个部分，第一部分为对物联网流量的数据预处理和特征处理；第二部分为构建多特征时序样本集，具体内容为基于窗口，构建多特征时序样本；第三部分为构建物联网设备早期识别模型，具体为通过通道注意力和空间注意力模块，在保留所有维度信息的基础上重新学习输入样本不同通道以及不同位置的权重；第四部分为模型训练与物联网设备流量分类，具体内容为使用训练样本训练模型，使用该模型对测试样本分类，根据模型对比结果确定最终分类模型。本发明能够实现对物联网设备流量的早期准确分类，仅使用75个分组精确率可达99.2％。便于网络管理者对物联网流量进行及时的分类与监管。

公开(公告)号：CN116192765A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202310245479.4

申请日：2023-03-14

Applicant: 东南大学

Inventor： 胡晓艳 ,  施语欣 ,  程光 ,  吴桦

IPC: H04L47/2483 ,  G06N3/0464 ,  H04L47/2441 ,  H04L9/40

Abstract: 本发明提出了一种基于注意力机制的物联网设备流量早期识别方法，分为四个部分，第一部分为对物联网流量的数据预处理和特征处理；第二部分为构建多特征时序样本集，具体内容为基于窗口，构建多特征时序样本；第三部分为构建物联网设备早期识别模型，具体为通过通道注意力和空间注意力模块，在保留所有维度信息的基础上重新学习输入样本不同通道以及不同位置的权重；第四部分为模型训练与物联网设备流量分类，具体内容为使用训练样本训练模型，使用该模型对测试样本分类，根据模型对比结果确定最终分类模型。本发明能够实现对物联网设备流量的早期准确分类，仅使用75个分组精确率可达99.2％。便于网络管理者对物联网流量进行及时的分类与监管。