公开(公告)号：CN119273969A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411303794.9

申请日：2024-09-19

Applicant: 中国矿业大学(北京)

Inventor： 霍跃华 ,  梁维 ,  陈君瀚 ,  李栋 ,  梁君

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/40

Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合的恶意流量分类方法。本发明将流量转化为灰度图像，并设计了专门对流量图像进行分类的恶意流量分类模型，恶意流量分类模型包括通道融合模块、多层特征融合模块、下采样融合模块、全局平均池化层、全连接层和Softmax激活函数层。通道融合模块将单通道图像扩展为较多通道的特征图，从而提取隐藏特征，提高了模型的稳定性和分类性能，多层特征融合模块可以提取流量图像的纹理特征和多尺度特征，并将不同层的特征进行相加融合，提高了模型的表达能力和性能，下采样融合模块融合多种池化操作得到的特征，提高了模型对流量图像的理解能力，同时增加特征图的数量，防止有用特征信息的丢失。