摘要
本发明提供一种开集条件下的二进制私有协议数据识别方法及系统,涉及网络安全技术领域。该方法包括:提取采集到的数据帧中的负载和帧结构特征并将负载预处理成二值灰度图像;将二值灰度图像输入自编码器得到负载特征和重建损失,比较重建损失和预设损失门限以将对应的数据帧划分至初步已知类和未知类;其中,初步已知类表示数据帧的类别尚未确定是否为已知类;将数据帧的负载特征和帧结构特征输入至分类器,基于负载特征的中心距生存概率对分类器得分进行矫正;其中,负载特征的中心距生存概率是指负载特征到已知类样本中心的距离对应的生存函数的值;基于矫正后得分将初步已知类中的数据帧再次划分为已知类和未知类。
技术关键词
负载特征
数据识别方法
私有协议
编码器
矫正
分类器联合训练
二维卷积神经网络
非暂态计算机可读存储介质
数据识别系统
样本
网络安全技术
非对称结构
图像
解码器
处理器
批量
存储器
元素
系统为您推荐了相关专利信息
图像匹配定位方法
视场角
渲染数据集
视角
实时图像
敏感数据识别方法
桌面机器人
图片
截屏
管理桌面
出力场景
可再生能源发电场
生成方法
引入神经网络模型
编码器模块