公开(公告)号：CN113489606A

公开(公告)日：2021-10-08

申请号：CN202110730855.X

申请日：2021-06-29

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳) ,  鹏城实验室

Inventor： 逄博 ,  符永铨 ,  任思远 ,  王晔 ,  廖清 ,  贾焰

IPC: H04L12/24 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的网络应用识别方法及装置。所述基于图神经网络的网络应用识别方法，包括：分析网络流量文件中网络流量的传输时序结构，从所述网络流量文件中抽取出链图；基于图神经网络构建网络应用识别模型；其中，所述网络应用识别模型包括两个SGC网络层；根据所述链图生成训练数据集，通过所述训练数据集训练所述网络应用识别模型；将待测试的网络流量文件输入训练后的所述网络应用识别模型，得到网络应用类型。本发明能够实现无人工规则下的高分类精度，保证高效准确地识别网络应用类型。

公开(公告)号：CN115473836A

公开(公告)日：2022-12-13

申请号：CN202210976811.X

申请日：2022-08-15

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 贾焰 ,  任思远 ,  逄博 ,  王晔 ,  廖清

IPC: H04L43/0876 ,  H04L43/04 ,  H04L47/10 ,  H04L47/125 ,  H04L47/30

Abstract: 本发明公开了一种基于流图模型的网络流量测量方法和装置。该方法包括步骤：将每次从网卡或网络流量文件接收到的数据包流插入到一个高速缓冲队列中，并从所述数据包中提取数据包信息；根据流图模型和提取的所述数据包信息构建用于更新和存储网络流特征的布谷矩阵，所述流图模型的节点、边和边上的权重向量，分别对应I P地址、I P之间的网络流和网络流的统计特征向量；通过基础查询接口对所述布谷矩阵进行查询获取网络流特征数据。本发明降低了网络流量测量的时空开销和提高了网络流量测量的效率。

公开(公告)号：CN115473836B

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202210976811.X

申请日：2022-08-15

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 贾焰 ,  任思远 ,  逄博 ,  王晔 ,  廖清

IPC: H04L43/0876 ,  H04L43/04 ,  H04L47/10 ,  H04L47/125 ,  H04L47/30

Abstract: 本发明公开了一种基于流图模型的网络流量测量方法和装置。该方法包括步骤：将每次从网卡或网络流量文件接收到的数据包流插入到一个高速缓冲队列中，并从所述数据包中提取数据包信息；根据流图模型和提取的所述数据包信息构建用于更新和存储网络流特征的布谷矩阵，所述流图模型的节点、边和边上的权重向量，分别对应I P地址、I P之间的网络流和网络流的统计特征向量；通过基础查询接口对所述布谷矩阵进行查询获取网络流特征数据。本发明降低了网络流量测量的时空开销和提高了网络流量测量的效率。