一种基于软件定义车联网网络流量分类方法、系统及存储介质

本申请公开了一种基于软件定义车联网网络流量分类方法、系统及存储介质，方法包括：将待分类网络流量数据输入至预训练的分类模型中，获得待分类网络流量数据的网络流量分类结果，其中，分类模型的训练过程包括：采集软件定义车辆网中设定时间区间内的网络流量样本数据；对网络流量样本数据进行预处理，获得未标记数据集和标记数据集；采用未标记数据集更新初始模型中在线网络的权值，获得训练编码器；在训练编码器的顶部添加第二预测层生成微调模型，将标记数据集输入至微调模型更新第二预测层的权值，将更新后的权值替换初始模型第一预测层的权值，获得分类模型。本申请无需对样本数据进行大量标记并提高了车联网网络流量分类的准确性。