摘要
本发明公开一种网络流量智能识别与控制方法及系统,其中该方法包括:获取终端设备访问互联网所产生的数据流的数据包,以获得初始数据集;根据IP五元组对初始数据集中的数据包进行分类,以获得若干分别属于不同类别的目标数据集;基于目标数据集对智能处理模型进行训练;基于预训练完成的智能处理模型分别对当前获得的每一目标数据集进行处理,以获得当前目标数据集的识别结果。上述识别与控制方法,通过IP五元组分类与神经网络模型推理的结合,实现了从“人工规则驱动”到“智能数据驱动”的升级,在分类精度、自动化水平、实时响应、成本控制等方面均优于传统深度包检测(DPI)技术,为运营商提供了一种高效、可扩展的流量管控解决方案。
技术关键词
加密证书
终端设备
数据
密钥交换算法
IP五元组
神经网络架构
控制策略
互联网
神经网络模型
控制单元
控制系统
处理器
可读存储介质
程序
存储器
计费
计算机
动态
指令
系统为您推荐了相关专利信息
供电风险评估方法
风险评估模型
自然灾害
元件
因子
PCB组件
加速老化试验
新能源汽车
动力电池管理系统
多物理场耦合环境
数据挖掘分析方法
风险
数据挖掘分析系统
粒子
概率密度函数
分布式存储技术
物联网传感器
操作系统
物联网数据处理
监测模块