申请/专利权人：天翼云科技有限公司

申请日：2023-12-13

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117834202A

主分类号：H04L9/40

分类号：H04L9/40;H04L47/2441

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本发明公开了一种基于XGBoost模型的SDWAN异常流量识别方法，其涉及网络技术与安全技术领域，旨在解决网络配置不当、企业的网络设备故障、企业应用程序故障等因素也会导致流量异常进而影响企业业务的正常运行，且现在的异常流量识别无法充分识别SDWAN网络环境中的异常流量类型的问题，其技术方案要点是S1：在SDWAN网络环境中实时采集流量数据，通过在不同网络节点进行人工干预以产生异常流量数据；S2：对网络异常流量数据集进行预处理；S3：基于经过预处理的异常流量数据集，使用XGBoost库构建分类模型，调用相应的接口进行模型的训练；S4：模型调参；S5：模型评估。达到了可更快地识别异常流量类型，进而更好地保障产品服务质量的效果。

主权项：1.一种基于XGBoost模型的SDWAN异常流量识别方法，其特征在于：其方法如下：S1：在SDWAN网络环境中实时采集流量数据，通过在不同网络节点进行人工干预以产生异常流量数据；S2：对网络异常流量数据集进行预处理，使其适用于后续的分析和建模，数据预处理过程包括数据清洗、特征选择、特征编码、特征缩放、数据降维、样本平衡、数据分割；S3：基于经过预处理的异常流量数据集，使用XGBoost库构建分类模型，调用相应的接口进行模型的训练；S4：模型调参，在模型调参过程中使用网格搜索、交叉验证的方法对模型进行调参，以找到最优的参数组合；S5：模型评估，在模型评估阶段，使用测试集对训练好的模型进行评估，计算准确率、召回率、F1值的分类性能指标，最后根据异常流量类型分类的评估结果对模型进行优化。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天翼云科技有限公司 一种基于XGBoost模型的SDWAN异常流量识别方法

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