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【发明公布】网络指纹识别模型训练方法、识别方法、设备及存储介质_中南大学_202211496327.3 

申请/专利权人:中南大学

申请日:2022-11-28

公开(公告)日:2023-01-13

公开(公告)号:CN115604027A

主分类号:H04L9/40

分类号:H04L9/40;H04L41/142;H04L41/16;G06F18/214;G06F18/241

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2023.03.14#授权;2023.02.07#实质审查的生效;2023.01.13#公开

摘要:本发明公开了一种网络指纹识别模型训练方法、识别方法、设备及存储介质,该训练方法包括获取蜂窝网络用户在第一时间段内的流量使用数据集;确定每个用户在每个第二时间段内的轨迹特征序列;计算每个用户与其他用户的轨迹相似度,确定每个用户的最相邻用户,并由每个用户的最相邻用户生成该用户的候选用户序列;根据每个用户的N1个轨迹特征序列及其候选用户序列生成该用户的正样本和负样本;构建用户网络指纹识别模型,利用训练样本集中的正样本和负样本对所述用户网络指纹识别模型进行训练,得到目标用户网络指纹识别模型。本发明能够提高复杂蜂窝场景下用户网络指纹的识别精度。

主权项:1.一种网络指纹识别模型训练方法,其特征在于,包括以下步骤:获取蜂窝网络用户在第一时间段内的流量使用数据集;基于所述流量使用数据集,确定每个用户在每个第二时间段内的轨迹特征序列,其中每个所述第二时间段均属于第一时间段且N1个第二时间段之和等于第一时间段,每个用户有N1个轨迹特征序列;基于每个用户的轨迹特征序列,计算每个用户与其他用户在同一第二时间段内的轨迹相似度,根据所述轨迹相似度确定每个用户的最相邻用户,并由每个用户的最相邻用户生成该用户的候选用户序列;根据每个用户的N1个轨迹特征序列及其候选用户序列生成该用户的正样本和负样本;由所有用户的正样本和负样本构成训练样本集;构建用户网络指纹识别模型,利用所述训练样本集中的正样本和负样本对所述用户网络指纹识别模型进行训练,得到目标用户网络指纹识别模型。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中南大学 网络指纹识别模型训练方法、识别方法、设备及存储介质

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