摘要
本公开的实施例公开了基于多因子特征融合的未知协议报文聚类方法与装置。该方法的一具体实施方式包括:根据采集的原始报文流量数据集,生成报文灰度图像;将环境信息因子,全局特征因子和局部特征因子进行拼接,得到拼接特征向量;根据拼接特征向量,生成数据点距离组集;对数据点距离组集中的每个数据点距离组中最大值的数据点距离进行确定,以生成核心距离,得到核心距离集;根据核心距离集,构建层次聚类树,其中,层次聚类树的节点表征簇,层次聚类树的边表征簇与簇的合并关系;根据层次聚类树,生成聚类分配结果。该实施方式避免了引发维度灾难问题,提高了聚类结果的稳定性。
技术关键词
生成报文
因子
报文特征
聚类方法
图像
核心
噪声数据
深度网络模型
生成噪声
协议
拼接单元
处理器
生成特征
编码
矩阵
节点
存储装置
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装配机器人系统
感知装置
机械臂关节
识别算法
装配特征
模型训练模块
超声图像数据
图像处理方法
参数
超声数据
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深度学习模型
图像编码器
文本编码器
空洞
多模态
特征提取网络
图像分割系统
轮廓
可见光图像