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    广西11选5基本走势带坐标: 网络流特征向量提取方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    广西11选5大小走势图 www.fnjpv.tw CN201010539167.7

    申请日:

    2010.11.08

    公开号:

    CN102468987B

    公开日:

    2015.01.14

    当前法律状态:

    有效性:

    法律详情: 专利实施许可合同备案的生效IPC(主分类):H04L 29/06合同备案号:2018320000091让与人:赛特斯信息科技股份有限公司受让人:北京赛特斯信息科技股份有限公司发明名称:网络流特征向量提取方法申请日:20101108申请公布日:20120523授权公告日:20150114许可种类:普通许可备案日期:20180427|||专利权的转移IPC(主分类):H04L 29/06登记生效日:20171227变更事项:专利权人变更前权利人:清华大学变更后权利人:赛特斯信息科技股份有限公司变更事项:地址变更前权利人:100084 北京市海淀区清华园北京100084-82信箱变更后权利人:210042 江苏省南京市玄武区玄武大道699-22号18幢|||授权|||实质审查的生效IPC(主分类):H04L 12/26申请日:20101108|||公开
    IPC分类号: H04L29/06; H04L12/26 主分类号: H04L29/06
    申请人: 清华大学
    发明人: 王大伟; 薛一波
    地址: 100084 北京市海淀区清华园100084-82信箱
    优先权:
    专利代理机构: 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 代理人: 王莹
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201010539167.7

    授权公告号:

    ||||||102468987B||||||

    法律状态公告日:

    2018.05.22|||2018.01.16|||2015.01.14|||2012.07.04|||2012.05.23

    法律状态类型:

    专利实施许可合同备案的生效、变更及注销|||专利申请权、专利权的转移|||授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种网络流特征向量提取方法,该方法包括步骤:S1.查找捕获到的新进网络包在网络流表中对应的网络流;S2.根据所述网络包更新其所对应的网络流的初始特征;S3.判断网络流是否终结,若是,则从网络流的初始特征中提取网络流高级特征,否则,返回步骤S1。本发明的方法能够从网络流中提取丰富且可靠的知识,完备地刻画主机之间相互通信的细节,并且在整个处理过程中无需存储网络包,也无需对其进行深度处理,可以为高速网络中高性能防火墙、入侵检测系统和入侵防范系统等网络安全系统的设计和实现提供技术支持。

    权利要求书

    1: 一种网络流特征向量提取方法, 其特征在于, 该方法包括步骤 : S1. 查找捕获到的新进网络包在网络流表中对应的网络流 ; S
    2: 根据所述网络包更新其所对应的网络流的初始特征 ; S
    3: 判断网络流是否终结, 若是, 则从网络流的初始特征中提取网络流高级特征, 否则, 返回步骤 S1。 2. 如权利要求 1 所述的网络流特征向量提取方法, 其特征在于, 步骤 S1 前还包括建立 用于存储网络流信息的所述网络流表的步骤。 3. 如权利要求 1 所述的网络流特征向量提取方法, 其特征在于, 所述网络流采用现金 登记模型描述。
    4: 如权利要求 1 所述的网络流特征向量提取方法, 其特征在于, 步骤 S1 进一步包括 : S1.1 判断所述捕获的新进网络包的方向, 并将其转换为由监控网络内部到外部的方 向; S1.2 若在所述网络流表中存在与转换后的网络包对应的网络流, 则执行步骤 S2, 否 则, 继续执行步骤 S1.3 ; S1.3 为所述网络包创建一个新的网络流, 并将其插入到所述网络流表中。
    5: 如权利要求 4 所述的网络流特征向量提取方法, 其特征在于, 在步骤 S1.1 中, 若所述 网络包为监控网络内部主机交换的网络包, 则判断所述网络包对应的网络流的第一个网络 包的方向为从监控网络外部到内部的方向。
    6: 如权利要求 1 所述的网络流特征向量提取方法, 其特征在于, 在步骤 S2 中, 所述初始 特征包括 : 网络流的基本信息、 网络流的基本统计特征、 以及网络流的横向统计特征。
    7: 如权利要求 6 所述的网络流特征向量提取方法, 其特征在于, 步骤 S2 进一步包括 : S2.1 若所述网络包为其对应的网络流的第一个网络包, 则根据所述网络包更新其对应 的网络流的基本信息 ; S2.2 根据所述网络包更新其对应的网络流的基本统计特征 ; S2.3 根据所述网络包更新其对应的网络流的横向统计特征。
    8: 如权利要求 1 所述的网络流特征向量提取方法, 其特征在于, 在步骤 S3 中, 所述高级 特征包括网络流连接特征以及网络流高级统计特征。
    9: 如权利要求 8 所述的网络流特征向量提取方法, 其特征在于, 步骤 S3 进一步包括 : S3.1 从网络流初始特征中提取网络流连接特征 ; S3.2 从网络流初始特征中提取网络流高级统计特征。

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    网络 特征向量 提取 方法
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