申请/专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学

申请日：2023-11-15

公开（公告）日：2024-02-27

公开（公告）号：CN117614665A

主分类号：H04L9/40

分类号：H04L9/40;H04L67/02;H04L41/16;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.15#实质审查的生效;2024.02.27#公开

摘要：本发明属于匿名通信系统技术领域，特别涉及一种基于原型网络的小样本Tor用户访问网站识别方法及系统，该方法包含：进行流量数据收集，构建训练样本集和测试样本集，将训练样本集划分为训练支持集和训练查询集，将测试样本集划分为测试支持集和测试查询集；构建深度布朗距离协方差‑原型网络；基于元学习架构，利用训练样本集对深度布朗距离协方差‑原型网络进行训练，得到训练好的深度布朗距离协方差‑原型网络；基于元学习架构，将测试样本集输入到训练好的深度布朗距离协方差‑原型网络中，得到测试查询集样本对应的预测标签。本发明可在少量样本情况下达到更高的分类精确度，有效应对概念漂移问题。

主权项：1.一种基于原型网络的小样本Tor用户访问网站识别方法，其特征在于，包含如下内容：进行流量数据收集，构建训练样本集和测试样本集，将训练样本集划分为训练支持集和训练查询集，将测试样本集划分为测试支持集和测试查询集；构建深度布朗距离协方差-原型网络；基于元学习架构，利用训练样本集对深度布朗距离协方差-原型网络进行训练，得到训练好的深度布朗距离协方差-原型网络；基于元学习架构，将测试样本集输入到训练好的深度布朗距离协方差-原型网络中，得到测试查询集样本对应的预测标签。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 基于原型网络的小样本Tor用户访问网站识别方法及系统

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