基本信息:
- 专利标题： 一种基于自学习参数度量的HTTP流量聚类方法及装置
- 申请号：CN202310532962.0 申请日：2023-05-12
- 公开(公告)号：CN116244612A 公开(公告)日：2023-06-09
- 发明人： 赵新建 , 张颂 , 陈石 , 徐晨维 , 张明明 , 夏飞 , 袁国泉 , 宋浒 , 王鹏飞 , 汤铭 , 朱佳佳
- 申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司
- 申请人地址： 江苏省南京市鼓楼区北京西路20号;
- 专利权人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司,国网江苏省电力有限公司
- 当前专利权人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司,国网江苏省电力有限公司
- 当前专利权人地址： 江苏省南京市鼓楼区北京西路20号;
- 代理机构： 上海领誉知识产权代理有限公司
- 代理人： 车超平
- 主分类号： G06F18/232
- IPC分类号： G06F18/232 ; H04L67/02 ; G06F18/27 ; G06N20/00
摘要：
本发明公开步骤1、给定HTTP报文流量数据集T，HTTP报文流量数据集T包含多条报文流量数据，每条报文流量数据报文头属性中的类标签属性设置为L；步骤2、训练距离度量函数中的距离参数；步骤3、设置聚类阈值，聚类阈值包括邻域密度阈值和半径参数；步骤4、基于邻域密度阈值和半径参数，对流量数据集T聚合，聚合后获得的每一簇数据的类标签属性L相同。本发明基于dist度量函数，采用DBSCAN聚类算法进行流量数据聚类，提高HTTP流量数据进行聚类的聚类精度。
公开/授权文献:
- CN116244612B 一种基于自学习参数度量的HTTP流量聚类方法及装置 公开/授权日：2023-08-29