公开(公告)号：CN116451138A

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202310475221.3

申请日：2023-04-27

Applicant: 上海大学

Inventor： 金彦亮 ,  陈彦韬 ,  高塬

IPC: G06F18/241 ,  H04L9/40 ,  H04L47/2441

Abstract: 本发明涉及一种基于多模态学习的加密流量分类方法、装置及存储介质，涉及计算机网络管理技术领域，其中方法包括：采集目标加密流量数据，并通过流量划分和数据清洗获得有效会话；提取有效会话的异构信息，构建由内容矩阵和时序矩阵组成的多模态数据集；利用层级注意力网络依次从数据包级别到会话级别提取内容模态特征；利用时序循环网络提取不同粒度的时序模态特征；基于多模态融合网络对内容模态特征和时序模态特征进行融合，并采用高速网络提取高层多模态特征；基于高层多模态特征，通过输出层输出流量分类概率，实现加密流量分类。与现有技术相比，本发明具有充分考虑层级结构和时序关联特性、提高了针对加密流量数据的分类准确性等优点。

公开(公告)号：CN117972078A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410214163.3

申请日：2024-02-27

Applicant: 上海大学

Inventor： 金彦亮 ,  冯湫燕 ,  高塬

IPC: G06F16/34 ,  G06F16/35 ,  G06N3/0499 ,  G06F18/23

Abstract: 本发明涉及一种基于隐式聚类的对话摘要生成方法、设备及介质，该方法包括以下步骤：获取对话样本数据；输入至预先训练好的对话摘要生成模型中，输出对话摘要，其中模型训练步骤包括：获取对话训练数据集，包括对话数据和对应的参考摘要数据；构建初始对话摘要生成模型，初始对话摘要生成模型包括编码器、隐式聚类模块和解码器；将对话训练数据集输入编码器中进行编码；将编码后的对话训练数据集输入隐式聚类模块，捕捉对话数据和参考摘要的信息分布；基于交互式的信息共享机制进行融合，获得隐藏关联；基于隐藏关联，解码器生成对话摘要，完成对话摘要生成模型的训练过程。与现有技术相比，本发明生成的摘要文本具有准确性、连贯性等优点。