公开(公告)号：CN113449782A

公开(公告)日：2021-09-28

申请号：CN202110675285.9

申请日：2021-06-18

Applicant: 中电积至(海南)信息技术有限公司

Inventor： 郑超 ,  马小青 ,  彭宣正 ,  戚岱杰

IPC: G06K9/62 ,  H04L29/06

Abstract: 本发明提供一种基于图半监督分类的CDN托管节点检测方法。所述基于图半监督分类的CDN托管节点检测方法包括以下流程：S1进行图构造；S2特征提取后进行顶点标注；S3对步骤S2顶点标注后的特征信息和结构信息进行图顶点分类。本发明提供的基于图半监督分类的CDN托管节点检测方法具有半监督学习过程能够结合利用标注顶点和无标注顶点的特征信息，使得分类结果的评价指标优于多个传统的机器学习分类方法，通过对Alexa前10万个域名的自动浏览抓包获得主动数据并进行实验，证实结果确实高于多个传统模型3％‑18％不等，其中召回率的提升效果表现最好。

公开(公告)号：CN113449782B

公开(公告)日：2022-05-24

申请号：CN202110675285.9

申请日：2021-06-18

Applicant: 中电积至(海南)信息技术有限公司

Inventor： 郑超 ,  马小青 ,  彭宣正 ,  戚岱杰

IPC: G06V10/764 ,  G06K9/62 ,  H04L9/40

Abstract: 本发明提供一种基于图半监督分类的CDN托管节点检测方法。所述基于图半监督分类的CDN托管节点检测方法包括以下流程：S1进行图构造；S2特征提取后进行顶点标注；S3对步骤S2顶点标注后的特征信息和结构信息进行图顶点分类。本发明提供的基于图半监督分类的CDN托管节点检测方法具有半监督学习过程能够结合利用标注顶点和无标注顶点的特征信息，使得分类结果的评价指标优于多个传统的机器学习分类方法，通过对Alexa前10万个域名的自动浏览抓包获得主动数据并进行实验，证实结果确实高于多个传统模型3％‑18％不等，其中召回率的提升效果表现最好。