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申请/专利权人：广州广哈通信股份有限公司
摘要：本发明涉及通信技术领域，公开了一种基于机器学习的UPF数据流分类方法、系统、设备及介质，方法包括获取报文数据并对所述报文数据预处理，得到待识别报文；使用五元组对所述待识别报文进行flow查找和过滤选择，得到加密流量；当根据预先配置的应用快速匹配模型判定所述加密流量匹配时，则将所述加密流量转发到DPI流分类，并进行报文合法性检查；当根据预先配置的应用快速匹配模型判定所述加密流量不匹配时，则提取有关网络流中发生的事件数据；基于预设的AI分类模型和所述事件数据对每个网络流进行推断，得到流分类结果。本方法能够兼顾UPFDPI模块识别加密流量的准确度和性能，能够在面对网络流量大面积加密的情况下提高分类识别的准确率。
主权项：1.一种基于机器学习的UPF数据流分类方法，其特征在于，包括：获取报文数据并对所述报文数据预处理，得到待识别报文；使用五元组对所述待识别报文进行flow查找和过滤选择，得到加密流量；当根据预先配置的应用快速匹配模型判定所述加密流量匹配时，则将所述加密流量转发到DPI流分类，并进行报文合法性检查；当根据预先配置的应用快速匹配模型判定所述加密流量不匹配时，则提取有关网络流中发生的事件数据；基于预设的AI分类模型和所述事件数据对每个网络流进行推断，得到流分类结果；所述AI分类模型的配置过程包括：读取解析PCAP文件，将报文缓存到本地内存当中，并在流表当中创建一条流；提取有关网络流中发生的事件数据，并将所有事件数据更新到所述流表中；其中，所述事件数据包括数据包特征和协议特性；将所述事件数据和相应的标签送入到机器学习框架中，并选取算法模型进行调试，得到AI分类模型；所述应用快速匹配模型的配置过程包括：根据所述流表中的流特征信息和AI分类模型，通过聚类分析选出适合DPI模式匹配的规则，基于所有规则得到并存储应用快速匹配模型。
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权利要求：
百度查询： 广州广哈通信股份有限公司 基于机器学习的UPF数据流分类方法、系统、设备及介质
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