摘要
本发明提供一种基于网络协议分析的网络设备用户识别方法及系统,涉及网络设备用户识别技术领域,方法包括:收集用户与网络设备交互时产生的网络协议数据;对网络协议数据进行协议解析,获取协议特征;根据协议特征,对网络协议数据进行用户类别标注;对协议特征进行差异化编码并进行拼接,形成网络协议特征向量;构建基于深度神经网络的网络设备用户识别模型,并根据网络协议特征向量,对用户类别进行预测;将用户类别预测结果与用户类别标注结果进行比对,对网络设备用户识别模型进行迭代训练;收集用户与网络设备交互时产生的实时网络协议数据,并转换为实时网络协议特征向量;通过训练完成的网络设备用户识别模型,对未知用户类别进行识别。
技术关键词
协议特征
网络设备
识别方法
词嵌入向量
深度神经网络
双向长短期记忆网络
数据
文本
注意力
编码
分词技术
梯度下降法
数值
识别系统
列表
存储器
处理器
非线性
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图像识别方法
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脊椎
多尺度特征
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