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1. 发明申请

US20130148513A1 CREATING PACKET TRAFFIC CLUSTERING MODELS FOR PROFILING PACKET FLOWS 审中-公开
标题翻译：创建分组流程的分组流量聚类模型
公开(公告)号：US20130148513A1
公开(公告)日：2013-06-13
申请号：US13315037
申请日：2011-12-08
申请人： Geza SZABO , Gergely PONGRÁCZ , Zoltán TURÁNYI
发明人： Geza SZABO , Gergely PONGRÁCZ , Zoltán TURÁNYI
IPC分类号： H04L12/26
CPC分类号： H04L41/142 , H04L41/16 , H04L43/028
摘要： Packet traffic profiling models are created based on packet headers of a packet flow at a first model aggregation level to obtain first flow information describing packet-oriented parameters of the flow. A machine learning algorithm (MLA) creates a first model based on the first information, determines if the first model achieves a first confidence level, and if not, defines multiple flow slices in the packet flow. Flow slices at a second higher model aggregation level are processed to obtain second flow information describing flow slice-oriented parameters of the packet flow, and an MLA creates a second model based on the second information to determine if the second model achieves a second confidence level. If so, the process completes; if not, further processing continues at a next level. One of the models is selected for profiling packet traffic flows.
摘要翻译：基于在第一模型聚合级别的分组流的分组报头创建分组业务分析模型，以获得描述该流的分组导向参数的第一流信息。机器学习算法（MLA）基于第一信息创建第一模型，确定第一模型是否实现第一置信水平，如果不是，则定义分组流中的多个流片。处理第二较高模型聚合级别的流片被处理以获得描述分组流的面向流片的参数的第二流信息，并且MLA基于第二信息创建第二模型以确定第二模型是否实现第二置信水平。如果是，则该过程完成; 如果没有，进一步的处理将继续下一个级别。选择其中一个模型来分析数据包流量。

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